Use of Low‐Density Lipoprotein–Lowering Therapies Before and After PCSK9 Inhibitor Initiation
Notice bibliographique
Résumé
Background Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors (PCSK9i) are used to reduce low-density lipoprotein (LDL) cholesterol. PCSK9i use after initiation, as well as persistence with or alterations to other LDL-lowering therapy after PCSK9i initiation, is not well understood. Methods and Results We conducted a retrospective study of alirocumab or evolocumab (PCSK9i) new users from July 2015 to December 2017 in the MarketScan Early View database of US commercial insurance beneficiaries. We determined the prevalence of PCSK9i interruption (≥30-day gap in supply) and LDL-lowering therapy use in the year after PCSK9i initiation. The average age of 6151 patients initiating PCSK9i therapy was 63 years, 44.4% were women, and 76.8% had atherosclerotic cardiovascular disease. Overall, 52.2% (95% CI, 50.8%-53.7%) of patients had an interruption in PCSK9i therapy in the first year after treatment initiation and 62.5% remained on PCSK9i therapy at 1-year postinitiation. Also, 27.7% of patients were taking a statin at the time of PCSK9i initiation, with only 22.4% on statin therapy at 1 year after PCSK9i initiation. Ezetimibe use decreased from 20.9% at the time of PCSK9i initiation to 12.0% a year later. By 1 year after PCSK9i initiation, 44.0% of patients had experienced an interruption in all LDL-lowering therapies, and 26.6% were no longer on any LDL-lowering therapies. Conclusions After PCSK9i initiation, statins were often discontinued, whereas more than half of patients experienced an interruption in PCSK9i therapy. These results suggest that many new PCSK9i users may remain at high risk for cardiovascular events because of interruptions in LDL-lowering therapy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».