Effect of Alirocumab on Lipoprotein(a) Over ≥1.5 Years (from the Phase 3 ODYSSEY Program)
Notice bibliographique
Résumé
Elevated lipoprotein(a) [Lp(a)] is independently associated with increased cardiovascular risk. However, treatment options for elevated Lp(a) are limited. Alirocumab, a monoclonal antibody to proprotein convertase subtilisin/kexin type 9, reduced low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) by up to 62% from baseline in phase 3 studies, with adverse event rates similar between alirocumab and controls. We evaluated the effect of alirocumab on serum Lp(a) using pooled data from the phase 3 ODYSSEY program: 4,915 patients with hypercholesterolemia from 10 phase 3 studies were included. Eight studies evaluated alirocumab 75 mg every 2 weeks (Q2W), with possible increase to 150 mg Q2W at week 12 depending on LDL-C at week 8 (75/150 mg Q2W); the other 2 studies evaluated alirocumab 150-mg Q2W from the outset. Comparators were placebo or ezetimibe. Eight studies were conducted on a background of statins, and 2 studies were carried out with no statins. Alirocumab was associated with significant reductions in Lp(a), regardless of starting dose and use of concomitant statins. At week 24, reductions from baseline were 23% to 27% with alirocumab 75/150-mg Q2W and 29% with alirocumab 150-mg Q2W (all comparisons p <0.0001 vs controls). Reductions were sustained over 78 to 104 weeks. Lp(a) reductions with alirocumab were independent of race, gender, presence of familial hypercholesterolemia, baseline Lp(a), and LDL-C concentrations, or use of statins. In conclusion, in addition to marked reduction in LDL-C, alirocumab leads to a significant and sustained lowering of Lp(a).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».