Alirocumab vs usual lipid‐lowering care as add‐on to statin therapy in individuals with type 2 diabetes and mixed dyslipidaemia: The ODYSSEY DM‐DYSLIPIDEMIA randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare alirocumab, a proprotein convertase subtilisin-kexin type 9 inhibitor, with usual care (UC) in individuals with type 2 diabetes (T2DM) and mixed dyslipidaemia not optimally managed by maximally tolerated statins in the ODYSSEY DM-DYSLIPIDEMIA trial (NCT02642159). MATERIALS AND METHODS: The UC options (no additional lipid-lowering therapy; fenofibrate; ezetimibe; omega-3 fatty acid; nicotinic acid) were selected prior to stratified randomization to open-label alirocumab 75 mg every 2 weeks (with increase to 150 mg every 2 weeks at week 12 if week 8 non-HDL cholesterol concentration was ≥2.59 mmol/L [100 mg/dL]) or UC for 24 weeks. The primary efficacy endpoint was percentage change in non-HDL cholesterol from baseline to week 24. RESULTS: The randomized population comprised 413 individuals (intention-to-treat population, n = 409; safety population, n = 412). At week 24, the mean non-HDL cholesterol reductions were superior with alirocumab (-32.5% difference vs UC, 97.5% confidence interval -38.1 to -27.0; P < .0001). Overall, 63.6% of alirocumab-treated individuals were maintained on 75 mg every 2 weeks. Alirocumab also reduced LDL cholesterol (-43.0%), apolipoprotein B (-32.3%), total cholesterol (-24.6%) and LDL particle number (-37.8%) at week 24 vs UC (all P < .0001). Consistent with the overall trial comparison, alirocumab reduced non-HDL cholesterol to a greater degree within each UC stratum at week 24. The incidence of treatment-emergent adverse events was 68.4% (alirocumab) and 66.4% (UC). No clinically meaningful effect on glycated haemoglobin, or change in number of glucose-lowering agents, was seen. CONCLUSIONS: In individuals with T2DM and mixed dyslipidaemia on maximally tolerated statin, alirocumab showed superiority to UC in non-HDL cholesterol reduction and was generally well tolerated.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».