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Enregistrement W3096392259 · doi:10.18433/jpps31197

Cardiovascular and safety events of PCSK9 inhibitors in statin-treated patients with cardiovascular risk: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3096392259 sur OpenAlexvenueno aff
Zinan Zhao, Xin Hu, Yatong Zhang, Deping Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStatinMeta-analysisInternal medicineNumber needed to treatMyocardial infarctionStroke (engine)Relative riskAdverse effectEvolocumabRandomized controlled trialPCSK9Confidence intervalCholesterolLipoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate whether proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitor (PCSK9i) is associated with cardiovascular and safety events in statin-treated patients with cardiovascular risk. METHODS: Electronic databases (Pubmed, Cochrane, MEDLINE, EMBASE, ClinicalTrials.gov) were searched through March 31, 2020. Included randomized clinical trials (RCTs) compared PCSK9i use with no PCSK9i in statin treated patients. Two investigators abstracted data and appraised risks of bias. A meta-analysis was performed to calculate risk ratios (RRs) and 95% CIs using fix-effects models. Adjudicated cardiovascular events (CVE) and adverse drug events (ADE) were defined as the primary outcome. Secondary outcomes were cardiovascular (CV) death, all-cause death, nonfatal myocardial infarction, ischemic stroke, serious ADE and injection-site reaction. RESULTS: A total of 10 RCTs 50 053 participants were included. PCSK9i use was associated with signigicant reductions in the CVE (RR, 0.87 [95%CI, 0.83-0.91]; NNT, 54; P<0.00001; I2=0%, heterogeneity P=0.86), nonfatal myocardial infarction (RR, 0.86 [95% CI, 0.78-0.96]; NNT, 95; P=0.005; I2=0%, heterogeneity P=0.88), and ischemic stroke (RR, 0.75 [95%CI 0.64-0.87]; NNT, 244; P=0.00; I2=0%, heterogeneity P=0.82) compared with no PCSK9i in statin-treated patients with CV risk. No significant associations were found between PCSK9i use and no PCSK9i in ADE and serious ADE. PCSK9i use was associated with signigicant increasing in injection-site reaction (RR, 1.55 [95%CI 1.38-1.75]; NNT, 101; P<0.00001; I2=0%, heterogeneity P=0.44). CONCLUSIONS: Among statin-treated patients with CV risk, the use of PCSK9i was associated with improving CV outcomes. The use of PCSK9i was well tolerated, but had significantly injection-site reactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,037
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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