Alirocumab safety in people with and without diabetes mellitus: pooled data from 14 <scp>ODYSSEY</scp> trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To evaluate the safety of the proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 ( PCSK 9) inhibitor alirocumab according to diabetes mellitus status. Methods Safety data from 14 trials (8–104‐week durations) were analysed by treatment (alirocumab or placebo/ezetimibe control) and diabetes status (yes/no, defined by medical history). Adverse event data were assessed using descriptive statistics and Cox models. Results Of the 5234 trial participants, 1554 (29.7%) had diabetes. Overall, treatment‐emergent adverse events were similar in the alirocumab and control groups, except for more frequent local injection site reactions with alirocumab. Fewer people with diabetes experienced local injection site reactions [alirocumab, 3.5%, control, 2.9%; hazard ratio 1.24 (95% CI 0.68–2.25)] than those without diabetes [alirocumab, 7.5%; control, 4.9%; hazard ratio 1.51 (95% CI 1.13–2.01)]. Those with diabetes reported a greater number of serious adverse events (alirocumab, 19.4%; control, 19.7%) than those without diabetes (alirocumab, 14.5%; control, 13.5%). In people with diabetes, major adverse cardiac events occurred in 2.7% of alirocumab‐treated people [control, 3.3%; hazard ratio 0.74 (95% CI 0.41–1.35)]; in those without diabetes, 1.8% of alirocumab‐treated people had major adverse cardiac events [control, 1.7%; hazard ratio 0.95 (95% CI 0.56–1.62)]. Overall, no increase in HbA 1c or fasting plasma glucose vs control treatment groups was observed, regardless of diabetes status. Conclusion This pooled analysis across 14 trials demonstrated similar safety for alirocumab vs control treatment, irrespective of diabetes status, except for more frequent local injection site reactions with alirocumab. People with diabetes reported fewer local injection site reactions than those without diabetes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».