Efficacy and safety of alirocumab in people with prediabetes vs those with normoglycaemia at baseline: a pooled analysis of 10 phase <scp>III ODYSSEY</scp> clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To assess the lipid‐lowering efficacy and safety of alirocumab, a proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 ( PCSK 9) inhibitor, in people with hypercholesterolaemia and prediabetes at baseline vs people with normoglycaemia at baseline in a pooled analysis of 10 ODYSSEY phase III trials. Methods People classified as having prediabetes had baseline HbA 1c ≥39 mmol/mol (5.7%) and <48 mmol/mol (6.5%), or two baseline fasting plasma glucose values ≥5.6 mmol/l (100 mg/dl) but no more than one fasting plasma glucose value ≥7.0 mmol/l (126 mg/dl), or had specific terms reported in their medical history; people diagnosed with diabetes at baseline were excluded, and the remainder were classified as having normoglycaemia. Participants received alirocumab or control (placebo/ezetimibe) for 24–104 weeks, with maximally tolerated statin in most cases. The primary efficacy endpoint was LDL cholesterol reductions from baseline to week 24 in the intention‐to‐treat population using the mixed‐effect model with a repeated measures approach. Results Reductions in LDL cholesterol from baseline to week 24 with alirocumab were 44.0–61.8% (prediabetes group) and 45.8–59.5% (normoglycaemia group). In both subgroups, LDL cholesterol reductions were generally similar in those with and without baseline triglycerides ≥1.7 mmol/l (150 mg/dl). Alirocumab was not associated with changes in HbA 1c or fasting plasma glucose over time in either subgroup (up to 24 months' follow‐up). Adverse event rates were generally similar in those with and without prediabetes. Conclusions Over a mean follow‐up of 24–104 weeks, alirocumab treatment resulted in significant LDL cholesterol reductions from baseline that were similar in participants with prediabetes and those with normoglycaemia at baseline, with no effect on glycaemia and a safety profile similar to that of the control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».