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Enregistrement W3043635100 · doi:10.1371/journal.pmed.1003121

Efficacy and safety of bempedoic acid for the treatment of hypercholesterolemia: A systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3043635100 sur OpenAlexfundno aff
Arrigo F.G. Cicero, Federica Fogacci, Adrían V. Hernández, Maciej Banach

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMylanSanofiValeant Pharmaceuticals InternationalEsperion TherapeuticsRegeneron PharmaceuticalsServierAmgen
Mots-clésOdds ratioInternal medicineMedicineConfidence intervalMeta-analysisGastroenterologyRandomized controlled trialCholesterolApolipoprotein BLipoproteinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bempedoic acid is a first-in-class lipid-lowering drug recommended by guidelines for the treatment of hypercholesterolemia. Our objective was to estimate its average effect on plasma lipids in humans and its safety profile. METHODS AND FINDINGS: We carried out a systematic review and meta-analysis of phase II and III randomized controlled trials on bempedoic acid (PROSPERO: CRD42019129687). PubMed (Medline), Scopus, Google Scholar, and Web of Science databases were searched, with no language restriction, from inception to 5 August 2019. We included 10 RCTs (n = 3,788) comprising 26 arms (active arm [n = 2,460]; control arm [n = 1,328]). Effect sizes for changes in lipids and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) serum concentration were expressed as mean differences (MDs) and 95% confidence intervals (CIs). For safety analyses, odds ratios (ORs) and 95% CIs were calculated using the Mantel-Haenszel method. Bempedoic acid significantly reduced total cholesterol (MD -14.94%; 95% CI -17.31%, -12.57%; p < 0.001), non-high-density lipoprotein cholesterol (MD -18.17%; 95% CI -21.14%, -15.19%; p < 0.001), low-density lipoprotein cholesterol (MD -22.94%; 95% CI -26.63%, -19.25%; p < 0.001), low-density lipoprotein particle number (MD -20.67%; 95% CI -23.84%, -17.48%; p < 0.001), apolipoprotein B (MD -15.18%; 95% CI -17.41%, -12.95%; p < 0.001), high-density lipoprotein cholesterol (MD -5.83%; 95% CI -6.14%, -5.52%; p < 0.001), high-density lipoprotein particle number (MD -3.21%; 95% CI -6.40%, -0.02%; p = 0.049), and hsCRP (MD -27.03%; 95% CI -31.42%, -22.64%; p < 0.001). Bempedoic acid did not significantly modify triglyceride level (MD -1.51%; 95% CI -3.75%, 0.74%; p = 0.189), very-low-density lipoprotein particle number (MD 3.79%; 95% CI -9.81%, 17.39%; p = 0.585), and apolipoprotein A-1 (MD -1.83%; 95% CI -5.23%, 1.56%; p = 0.290). Treatment with bempedoic acid was positively associated with an increased risk of discontinuation of treatment (OR 1.37; 95% CI 1.06, 1.76; p = 0.015), elevated serum uric acid (OR 3.55; 95% CI 1.03, 12.27; p = 0.045), elevated liver enzymes (OR 4.28; 95% CI 1.34, 13.71; p = 0.014), and elevated creatine kinase (OR 3.79; 95% CI 1.06, 13.51; p = 0.04), though it was strongly associated with a decreased risk of new onset or worsening diabetes (OR 0.59; 95% CI 0.39, 0.90; p = 0.01). The main limitation of this meta-analysis is related to the relatively small number of individuals involved in the studies, which were often short or middle term in length. CONCLUSIONS: Our results show that bempedoic acid has favorable effects on lipid profile and hsCRP levels and an acceptable safety profile. Further well-designed studies are needed to explore its longer-term safety.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations105
Publié2020
Routes d'admission1
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