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Enregistrement W2790696411 · doi:10.1159/000486286

Statin Therapy and Outcomes in Trials of Nintedanib in Idiopathic Pulmonary Fibrosis

2018· article· en· W2790696411 sur OpenAlexaff
Michael Kreuter, Ulrich Costabel, Luca Richeldi, Vincent Cottin, Marlies Wijsenbeek, Francesco Bonella, Elisabeth Bendstrup, Toby M. Maher, Daniel Wachtlin, Susanne Stowasser, Martin Kolb

Notice bibliographique

RevueRespiration · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNintedanibIdiopathic pulmonary fibrosisStatinPulmonary fibrosisInternal medicineClinical trialIntensive care medicineFibrosisPhysical therapyLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular comorbidities are frequent in patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), and many patients with IPF receive treatment with statins to reduce cardiovascular risk. OBJECTIVES: We investigated whether statin use at baseline was associated with differences in disease progression in placebo-treated patients or influenced the treatment effect of nintedanib in the INPULSIS® trials. METHODS: Post-hoc subgroup analyses of patients receiving versus not receiving statins at baseline using pooled data from the INPULSIS® trials. RESULTS: At baseline, 312 patients received statins and 749 did not. The annual rates of decline in forced vital capacity (FVC) in patients treated with nintedanib and placebo, respectively, were -78.9 and -187.6 mL/year in patients who received statins at baseline, and -127.9 and -237.9 mL/year in patients who did not. The effect of nintedanib was consistent across subgroups (p = 0.9590). CONCLUSIONS: In the INPULSIS® trials, there was a numerically lower FVC decline in placebo-treated patients with IPF who received statins at baseline versus those who did not. Use of statins at baseline did not influence the treatment effect of nintedanib. Prospective data are needed to assess the impact of statins on the course of IPF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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