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Enregistrement W3101862857 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.14328

Abstract 14328: Relation of Lipoprotein(a) Levels to Incident Diabetes and Modification by Alirocumab Treatment: An Analysis of the Odyssey Outcomes Trial

2020· article· en· W3101862857 sur OpenAlexaff
Gregory G. Schwartz, Michael Szarek, Marie T. Baccara‐Dinet, Vera Bittner, Deepak L. Bhatt, Rafael Díaz, Shaun G. Goodman, Robert A. Harrington, J. Wouter Jukema, Garen Manvelian, Robert Pordy, Harvey D. White, Andreas M. Zeiher, Philippe Gabríel Steg

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlirocumabQuartileInternal medicineDiabetes mellitusPlaceboStatinCohortLipoprotein(a)PCSK9GastroenterologyLipoproteinEndocrinologyCholesterolConfidence intervalApolipoprotein A1LDL receptorPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cohort studies and clinical trials have shown a greater prevalence of diabetes among subjects with lower levels of lipoprotein(a) [Lp(a)]. Some healthy cohort studies have shown a greater incidence of new onset diabetes (NOD) among those with lower Lp(a). It is unknown whether the risk of NOD associates with Lp(a) levels in patients (pts) with established cardiovascular disease or whether pharmacologic reduction of Lp(a) with PCSK9 inhibitors modulates this risk. Objective: Using data from the ODYSSEY OUTCOMES trial that compared the PCSK9 inhibitor alirocumab (ALI) with placebo (PBO) in pts with recent acute coronary syndrome, we examined whether NOD was related to baseline Lp(a) level and whether any such relationship was modified by ALI treatment. Methods and Results: Lp(a) was measured with a mass assay in 13,480 trial pts without diabetes at baseline; median (IQR) baseline Lp(a) was 21.9 mg/dL (6.9-61.1); median follow-up was 2.7 years. Intensive statin therapy was utilized in 89%. In the PBO group, NOD was greatest in Quartile 1 and least in Quartile 4 of baseline Lp(a) ( Figure , 4.6 vs 3.1 cases per 100 pt-years, P trend 0.0003). ALI lowered Lp(a) by a median of 23% from baseline. Absolute median reduction in Lp(a) with ALI ranged from nil in baseline Lp(a) Quartile 1 to 15 mg/dL in Quartile 4. Treatment HR (ALI/PBO) for NOD was neutral overall (0.95, 95% CI 0.85-1.05) but varied across baseline Lp(a) quartiles from 0.79 (0.64-0.96) in Quartile 1 to 1.09 (0.87-1.38) in Quartile 4 ( Figure , P trend =0.025). Conclusion: In pts with recent acute coronary syndrome, there is greater NOD among those with lower baseline Lp(a) levels. ALI has an overall neutral effect on NOD: In pts with low baseline Lp(a), ALI has minimal effect on Lp(a) levels and tends to reduce NOD. In pts with high baseline Lp(a), ALI reduces Lp(a) levels with a non-significant excess of NOD. The findings may have implications for emerging therapies that reduce Lp(a) more substantially than PCSK9 inhibitors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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