An update on trials of novel lipid-lowering drugs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: A number of novel trials have assessed the efficacy of new lipid-lowering therapies in cardiovascular disease (CVD). RECENT FINDINGS: Proprotein convertase subtilisin kexin-9 inhibitors reduce low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) by 50-55%. A CVD outcome trial in patients with acute coronary syndromes with evolocumab achieved a LDL-C of 0.8 mmol/l (31 mg/dl) and a 20% relative risk reduction in CVD events in 2.2 years. Cholesterol ester transfer protein inhibitors raise high-density lipoprotein cholesterol and can lower LDL-C. Anacetrapib reduced coronary artery disease events by 7%, but not wider composite CVD outcomes, in a population with chronic CVD with pretreatment LDL-C of 1.6 mmol/l (62 mg/dl). The conflicting outcomes of cholesterol ester transfer protein inhibitor trials means these compounds are not being developed further. Trials using lipid drugs targeting inflammation have previously been generally unsuccessful, but recent data on the interleukin-1B receptor antagonist canakinumab has proven the concept of intervention on inflammation in atherosclerosis by showing a reduction in acute coronary interventions, but at the predictable cost of increased infections. SUMMARY: Despite the success of proprotein convertase subtilisin kexin-9 inhibition, the ability to achieve low LDL-C with off-patent medications and the costs of novel therapies will limit their use even in high-risk patients and confine them to the highest-risk sub-groups of patients.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».