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Enregistrement W2604860179 · doi:10.1161/circulationaha.117.028271

Primary Prevention With Statin Therapy in the Elderly

2017· review· en· W2604860179 sur OpenAlexaffabout
Paul M. Ridker, Eva Lonn, Nina P. Paynter, Robert J. Glynn, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary preventionStatinHydroxymethylglutaryl-CoA Reductase InhibitorsAtherosclerotic cardiovascular diseaseIntensive care medicineInternal medicinePhysical therapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T he use of statin therapy for secondary prevention is established in all age groups. 1 However, in primary prevention, current cardiovascular guidelines in the United States and Canada describe the role for statin therapy in the elderly as uncertain.To examine this question, we performed a meta-analysis of age-specific outcome data from 2 recent primary prevention statin trials, JUPITER (Justification for Use of Statins in Prevention: An Intervention Trial Evaluating Rosuvastatin) 2 and HOPE-3 (Heart Outcomes Prevention Evaluation). 3We combined new subgroup data from these contemporary trials using a fixed-effect meta-analysis with inverse variance weighting of the log hazard ratios by age group (<65, 65-<70, and ≥70 years) using the meta package in R (R version 3.2.3).The pooled treatment effect within each subgroup was estimated, as was the between-subgroup heterogeneity statistic, Q.The JUPITER trial, published in 2008, evaluated rosuvastatin 20 mg daily among 17 802 men and women free of cardiovascular disease with low-density lipoprotein cholesterol levels <130 mg/dL and high-sensitivity C-reactive protein levels >2 mg/L. 2 For the end point of hard atherosclerotic cardiovascular events (nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, or cardiovascular death), the JUPITER trial overall reported a 47% reduction in risk (hazard ratio [HR], 0.53; 95% confidence interval [CI], 0.40-0.69;P<0.0001), as well as a 20% reduction in all-cause mortality (HR, 0.80; 95% CI, 0.67-0.97;P=0.02).As shown in the Figure (top), for the 5695 JUPITER participants ≥70 years of age, a comparable 39% reduction in risk was found for this combined cardiovascular end point (HR, 0.61; 95% CI, 0.43-0.86;P=0.004); a nonsignificant 20% reduction in all-cause mortality in this age strata (HR, 0.80; 95% CI, 0.62-1.0;P=0.09) was previously reported. 4These elderly participants, representing 32% of the total JUPITER population, suffered 55% of all the hard atherosclerotic cardiovascular events occurring in the trial.In JUPITER, effects were consistent across age groups, and a formal test for heterogeneity was nonsignificant.Rates of drug withdrawal in the rosuvastatin groups were 14.3%, 17.0%, and 21.6% among those <65, 65 to <70, and ≥70 years of age, respectively.The HOPE-3 trial, published in 2016, evaluated rosuvastatin 10 mg daily among 12 705 men and women free of cardiovascular disease who were at intermediate risk. 3For the identical end point of hard atherosclerotic cardiovascular events, the HOPE-3 trial overall reported a 24% reduction in risk (HR, 0.76; 95% CI, 0.64-0.91;P=0.002) and a 7% nonsignificant reduction in all-cause mortality (HR, 0.93; 95% CI, 0.80-1.08;P=0.32).As also shown in the Figure (top), for the 3086 HOPE-3 participants ≥70 years of age, a comparable nonsignificant 17% reduction in risk was found for the combined cardiovascular end point (HR, 0.83; 95% CI, 0.64-1.07;P=0.16), as well as a comparable nonsignificant 9% reduction in all-cause mortality (HR, 0.91; 95% CI, 0.73-1.13;P=0.38).In HOPE-3, those ≥70 years of age represented 24% of the total trial population yet suffered 43% of all the hard atherosclerotic cardiovascular events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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