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Enregistrement W3005065383 · doi:10.1186/s12933-020-0991-1

Effect of alirocumab on individuals with type 2 diabetes, high triglycerides, and low high-density lipoprotein cholesterol

2020· article· en· W3005065383 sur OpenAlexaff
Helen M. Colhoun, Lawrence A. Leiter, Dirk Müller‐Wieland, Bertrand Cariou, Kausik K. Ray, Francisco J. Tinahones, Catherine Domenger, Alexia Letierce, M Israel, Rita Samuel, Stefano Del Prato

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheRegeneron PharmaceuticalsSanofi
Mots-clésAlirocumabPCSK9Internal medicineMedicineDyslipidemiaFenofibrateEndocrinologyApolipoprotein BEzetimibeLipoproteinPost-hoc analysisCholesterolType 2 diabetesDiabetes mellitusApolipoprotein A1LDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mixed dyslipidemia [elevated non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) and triglycerides (TGs), and decreased HDL-C] is common in type 2 diabetes mellitus (T2DM) and is associated with increased cardiovascular risk. Non-HDL-C and apolipoprotein B (ApoB) are the preferred therapeutic targets for mixed dyslipidemia. Alirocumab is a monoclonal antibody to proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) that effectively reduces low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), non-HDL-C, ApoB, and lipoprotein(a) (Lp[a]), and is well-tolerated in individuals with T2DM. METHODS: The previously reported open-label ODYSSEY DM-DYSLIPIDEMIA trial data demonstrated the effects of alirocumab on individuals with non-HDL-C ≥ 100 mg/dL and TGs ≥ 150 and < 500 mg/dL receiving stable maximally tolerated statin (n = 413). This post hoc subgroup analysis of the primary trial investigated the effects of alirocumab [75 mg every 2 weeks (Q2W) with possible increase to 150 mg Q2W at Week 12] versus usual care [ezetimibe, fenofibrate, or no additional lipid-lowering therapy (LLT)] on non-HDL-C and other lipids in individuals with T2DM and baseline TGs ≥ 200 mg/dL and HDL-C < 40 mg/dL (men) or < 50 mg/dL (women). RESULTS: Alirocumab significantly reduced non-HDL-C [LS mean difference (standard error (SE)), - 35.0% (3.9)], ApoB [LS mean difference (SE), - 34.7% (3.6)], LDL-C [LS mean difference (SE), - 47.3% (5.2)], LDL particle number [LS mean difference (SE), - 40.8% (4.1)], and Lp(a) [LS mean difference (SE), - 29.9% (5.4)] versus usual care from baseline to Week 24 (all P < 0.0001). Results were similar for alirocumab versus usual care. TG reductions were similar between alirocumab and usual care (no significant difference), but greater with fenofibrate versus alirocumab (P = 0.3371). Overall, alirocumab significantly increased HDL-C versus usual care [LS mean difference (SE), 7.9% (3.6); P < 0.05], although differences with alirocumab versus ezetimibe or fenofibrate were non-significant. Most individuals receiving alirocumab achieved ApoB < 80 mg/dL (67.9%) and non-HDL-C < 100 mg/dL (60.9%). Adverse event frequency was similar between alirocumab (67.2%) and usual care (70.7%). Additionally, no clinically relevant effect of alirocumab on change in glycemic parameters or use of antihyperglycemic agents was observed. CONCLUSIONS: Alirocumab is an effective therapeutic option for individuals with T2DM, TGs ≥ 200 mg/dL, and HDL-C < 40 mg/dL (men) or < 50 mg/dL (women). Atherogenic lipid (ApoB and non-HDL) reductions were greater with alirocumab than ezetimibe, fenofibrate, or no LLT. Consistent with previous studies, alirocumab was generally well tolerated. Trial registration Clinicaltrials.gov, NCT02642159. Registered December 24, 2015, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02642159.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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