4115Effect of alirocumab on recurrent cardiovascular events after acute coronary syndrome, according to the intensity of background statin treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Statins are a cornerstone of therapy for coronary heart disease. We describe the effects of alirocumab (ALI) in patients (pts) with recent acute coronary syndrome (ACS) and dyslipidaemia per category of statin use. Methods ODYSSEY OUTCOMES compared ALI with placebo (PBO) in 18,924 pts with recent ACS and dyslipidaemia despite high-intensity/maximum tolerated statin (atorvastatin 40–80 mg/d or rosuvastatin 20–40 mg/d). Lower doses could be used if there were symptoms, laboratory abnormalities, or contraindications with higher doses. In cases of documented intolerance to ≥2 statins, pts could qualify on no statin treatment. Pts were randomized to ALI (75 mg SC Q2W, with possible uptitration to 150 mg Q2W) or PBO. Median follow-up was 2.8 years. Primary endpoint was major adverse cardiovascular events (MACE: CHD death, non-fatal MI, ischaemic stroke, or unstable angina requiring hospitalization). Pts were categorized by statin therapy at baseline: high intensity (88.8%), low or moderate intensity (8.7%), or no statin use (2.4%). In each category we determined the relative (hazard ratio [HR]) and absolute risk reductions (ARR) for MACE with ALI. Results Overall, ALI reduced MACE (HR 0.85, 95% CI 0.78–0.93; P<0.001). HRs were consistent across statin categories (Table). Baseline LDL-C increased across high-intensity, low/moderate-intensity, and no statin categories. Correspondingly, there was a gradient of the risk of MACE in the PBO group across these categories (10.8%, 10.7%, and 26%). With ALI treatment, the mean reduction in LDL-C from baseline to Month 4 increased across the 3 statin categories and correspondingly the ARRs for MACE were 1.3%, 3.2%, and 8.0% (P interaction <.001). LDL-C values and MACE events All patients High-intensity statin Low-/moderate-intensity statin No statin Interaction P-value N=18,924 (100%) N=16,811 (88.8%) N=1653 (8.7%) N=460 (2.4%) (treatment x statin category) PBO (N=9462) ALI (N=9462) PBO (N=8431) ALI (N=8380) PBO (N=804) ALI (N=849) PBO (N=227) ALI (N=233) LDL-C at baseline, mmol/L, mean (SE)* 2.39 (0.01) 2.39 (0.01) 2.35 (0.01) 2.35 (0.01) 2.41 (0.03) 2.43 (0.03) 3.76 (0.08) 3.82 (0.08) Change in LDL-C from baseline to Month 4, mmol/L, mean (SE) 0.03 (0.01) −1.4 (0.01) 0.03 (0.01) −1.37 (0.01) 0.01 (0.02) −1.47 (0.02) −0.004 (0.06) −2.27 (0.06) <0.001 MACE, n (%)* 1052 (11.1) 903 (9.5) 907 (10.8) 797 (9.5) 86 (10.7) 64 (7.5) 59 (26.0) 42 (18.0) HR (95% CI) 0.85 (0.78−0.93) 0.88 (0.80−0.96) 0.69 (0.50−0.95) 0.65 (0.43−0.96) 0.14 ARR (%) (95% CI) 1.6 (0.7−2.4) 1.3 (0.3−2.2) 3.2 (0.4−5.9) 8.0 (0.4−15.5) <0.001 *P<0.001 for difference among statin categories. Conclusions In ODYSSEY OUTCOMES, patients unable to receive high-intensity statin treatment showed greater ARRs with ALI, consistent with higher baseline LDL-C concentration and greater absolute LDL-C reduction. Patients unable to receive high-intensity statin treatment are an important group to consider for treatment with ALI after ACS. Acknowledgement/Funding Funded by Sanofi and Regeneron Pharmaceuticals
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».