Does Evolocumab, as a PCSK9 Inhibitor, Ameliorate the Lipid Profile in Familial Hypercholesterolemia Patients? A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Proprotein convertase subtilisin-kexin type 9 (PCSK9) is a member of regulatory serine proteases which is mostly expressed in liver. In the physiological condition, LDL-C binds to LDL receptors (LDLRs) and via endocytosis, LDLRs are degraded. PCSK9 binds to the epidermal growth factor-like repeat A (EGFA) domain of extracellular LDLRs, and then physiological recycling of LDLRs from surface of liver is cancelled, resulting in elevation of circulating LDL-C in plasma. To evaluate whether evolucomab, as PCSK9 inhibitor monoclonal antibody, ameliorates lipid profile in familial hypercholesterolemia (FH) patients, this meta-analysis has been conducted. PubMed, Web of Science (ISI) and Scopus databases were searched for studies which had investigated the efficacy of evolucomab. Types of outcome investigated were percentage changes from baseline of the lipid profile. Our meta-analysis shows that evolucomab at the dosage of 420 mg monthly could decrease LDL-C by 54.71%, TC by 35.08%, VLDL-C by 28.37 %, ratio of TC to HDL-C by 39.14 %, triglycerides by 12.11 %, and increased HDL-C by 6.06% from baseline compared to placebo at the end of study in FH patients. Our findings indicate that evolocumab could be a hopeful agent for challenging patients, such as statin intolerance or patients who fail to attain the target goal of LDL-C despite consumption of maximum doses of statins. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».