Effects of 12 weeks of treatment with intravenously administered bococizumab, a humanized monoclonal antibody blocking proprotein convertase subtilisin/kexin type 9, in hypercholesterolemic subjects on high‐dose statin
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Two multiple-dose phase II studies were conducted in subjects with primary hypercholesterolemia to evaluate the LDL-C lowering efficacy, safety, and tolerability of bococizumab, a proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) inhibitor. METHODS: The results from the two phase II, double-blinded, randomized, placebo-controlled, multicenter studies conducted in the USA and Canada were combined. In Study 1, 90 subjects with LDL-C ≥100 mg/dL received intravenous (IV) placebo or bococizumab 0.25, 1, 3, or 6 mg/kg. In Study 2, 45 subjects with LDL-C ≥80 mg/dL received IV placebo or bococizumab 1 or 3 mg/kg. Subjects were treated every 4 weeks for 12 weeks. Dosing was interrupted if LDL-C dipped to ≤25 mg/dL and resumed if LDL-C returned to ≥40 mg/dL. The primary endpoint was percent LDL-C reduction from baseline at Week 12. RESULTS: At Week 12, the reductions from baseline in LDL-C vs placebo in the bococizumab 0.25, 1, 3, and 6 mg/kg groups were 9.3%, 10.2%, 41.6%, and 52.0%, respectively (P < .001 vs placebo for all). LDL-C reductions were greater (69.9%) in subjects who received all three doses of bococizumab 6 mg/kg (P < .001 vs placebo). Pharmacogenomic analysis revealed that 15% of hyperlipidemic subjects carried polymorphisms associated with familial hypercholesterolemia, with maximal LDL-C reductions being similar between carriers and noncarriers. Adverse events were mild, unrelated to bococizumab, and resolved by Week 12. CONCLUSIONS: These studies demonstrated that bococizumab safely and effectively lowered LDL-C in hypercholesterolemic subjects on high doses of statin.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».