Effect of evolocumab on lipoprotein apheresis requirement and lipid levels: Results of the randomized, controlled, open-label DE LAVAL study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lipoprotein apheresis (LA) can effectively lower lipoproteins but is an invasive procedure. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate whether evolocumab can reduce LA requirement in patients undergoing chronic LA. METHODS: Patients on regular weekly or every-2-week LA and moderate- to high-intensity statin (if tolerated) with pre-LA low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels ≥2.6 mmol/L (100 mg/dL) to ≤4.9 mmol/L (190 mg/dL) were randomized to continue the same LA frequency, or discontinue LA and receive evolocumab 140 mg every-2-weeks subcutaneously for 6 weeks. At week 6, all patients received only open-label evolocumab for 18 weeks. The primary endpoint was LA avoidance at the end of 6 weeks based on achieving pre-LA LDL-C <2.6 mmol/L at week 4. RESULTS: Thirty-nine patients (mean [SD] age 62 [10] years, 59% male, 82% with familial hypercholesterolemia) were randomized (evolocumab, n = 19; LA, n = 20). At the end of 6 weeks, more patients receiving evolocumab avoided LA than those receiving LA (84% vs 10%; treatment difference, 74% [95% CI: 45, 87]; P < .0001). Thirty patients (77%) did not require LA at 24 weeks. Evolocumab reduced pre-LA LDL-C by 50% from the baseline to week 4 compared with a 3% increase in the LA arm. Pre-LA LDL-C <1.8 mmol/L (70 mg/dL) was achieved by 10 patients (53%) receiving evolocumab and none receiving LA (week 4). Safety was comparable between arms. CONCLUSION: Evolocumab treatment significantly reduced LA requirement in patients undergoing chronic LA. In addition, >50% of patients achieved LDL-C <1.8 mmol/L on evolocumab alone, demonstrating that in patients with pre-LA LDL-C ≤4.9 mmol/L, evolocumab may replace LA.
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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 | 0,059 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».