Mortality Benefit of Alirocumab: A Bayesian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background The ODYSSEY OUTCOMES (Alirocumab and Cardiovascular Outcomes after Acute Coronary Syndrome) trial demonstrated that alirocumab reduced major cardiovascular events. However, because of the hierarchical testing strategy used for the multiple outcomes examined, the observed reduction in all-cause mortality was labeled "nominally significant" which has clouded its interpretation. Methods and Results We re-analyzed data from ODYSSEY OUTCOMES using Bayesian methods and generated various prior probabilities by incorporating mortality data from previous similar PCSK9 (proprotein convertase subtilisin-kexin type 9) inhibitor trials. We first used data from the ODYSSEY OUTCOMES trial with a non-informative prior, then sequentially added data from ODYSSEY LONG TERM and the FOURIER trial, giving FOURIER full weight, 50% weight and 10%. The posterior probability of a mortality reduction using only the ODYSSEY OUTCOMES data was hazard ratio 0.85 (95% CI 0.74-0.99) which corresponded to a 98.4% probability of a mortality benefit. When the ODYSSEY LONG TERM data were added to the analysis, the posterior probability was hazard ratio 0.84 (95% CI 0.72-0.97) with a 99.9% probability of mortality reduction, and when the FOURIER data were added to the analysis the posterior probability was hazard ratio 0.94 (95% CI 0.85-1.04) with an 89.1% probability of a mortality reduction. When the FOURIER trial was given only 50% or 10% weight, the probability of a mortality reduction rose 95.4% and 98.7%, respectively. We estimate that the probability of >1% absolute risk reduction ranges from 8% to 24%, while the probability of >0.5% absolute risk reduction ranges from 66% to 89%. Conclusions Our analysis demonstrates a high likelihood that alirocumab confers a reduction in all-cause mortality, despite the equivocal interpretation of the data in the original ODYSSEY OUTCOMES publication.
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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 | 0,038 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».