Abstract 14231: Effectiveness and Safety of Statin Therapy in Children: A Multi-Center, Real-World Clinical Practice Experience
Notice bibliographique
Résumé
Results of statin use in clinical practice in children are very limited, with effectiveness and safety data based on short-term clinical trials. To address this, we reviewed the results of all children with primary hypercholesterolemia treated with statins for more than 6 months from 4 Pediatric Lipid Clinics. Expert Panel guidelines recommend statin if LDL-cholesterol (LDL-C) exceeds 4.9 mmol/L (190 mg/dL), or 4.1 mmol/L (160 mg/dL) with additional risk factors, after 6 months of lifestyle modification, with hepatic enzyme monitoring plus clinical surveillance and CK measurement for myositis. Patients at all study sites were managed using these guidelines. Results: There were 246 pts (59% male) who had 1488 clinical assessments. Mean age at statin initiation was 12.5±0.5 yrs. Mean duration of therapy was 2.9 yrs (IQR: 1.9_4.7) with 48% more than 3 yrs. Initial statin prescribed varied over time but 61% of pts were started on atorvastatin and 70% remained on the first statin prescribed. Mean compliance was assessed at 92% and 234 pts (94%) remained on statin therapy at the end of the review. Baseline and follow-up lab values and anthropometry (mean + SD) appear below. While 13 pts (5%) had transient AST or ALT > 3xULN, or CK >10xULN at some time during follow-up, no pt was diagnosed with myositis. In regression analysis adjusted for repeated measures over time, statin treatment was associated with significant reductions in total cholesterol, LDL-C and non-HDL-C with no change in HDL-C, TG, safety labs or anthropometry. Despite statin, 51% and 70% of pts had LDL-C levels above minimal (<3.35mmol/L; 130 mg/dL) and ideal (<2.85mmol/L; 110 mg/dL) targets at last follow-up. Conclusions: These findings in a large series of pts from real-world clinical practice show that statin therapy in children with primary hypercholesterolemia is safe and effectively lowers LDL-C on mid-term follow-up. Side effects are rare and discontinuation of treatment is uncommon.
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 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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».