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Enregistrement W3106996279 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.3341

REDUCE-IT: outcomes by baseline statin type

2020· article· en· W3106996279 sur OpenAlexaff
Deepak L. Bhatt, Michael Miller, Philippe Gabríel Steg, Eliot A. Brinton, Terry A. Jacobson, Steven Ketchum, Ralph T. Doyle, Rebecca A. Juliano, L Jiao, Craig Granowitz, Jean‐Claude Tardif, Christie M. Ballantyne

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStatinRosuvastatinSimvastatinPravastatinAtorvastatinInternal medicineClinical endpointPlaceboMyocardial infarctionHazard ratioCardiologyPharmacologyRandomized controlled trialCholesterolConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background REDUCE-IT (Reduction of Cardiovascular Events with Icosapent Ethyl-Intervention Trial) randomized 8,179 statin-treated patients with elevated triglycerides and increased cardiovascular (CV) risk to either icosapent ethyl (IPE), a pure, stable prescription form of eicosapentaenoic acid, 4g/day or placebo. IPE significantly reduced time to first occurrence of the primary composite endpoint of major adverse CV events (CV death, nonfatal myocardial infarction [MI], nonfatal stroke, coronary revascularization, or hospitalization for unstable angina) (HR 0.75, CI 0.68–0.83) and key secondary endpoint events (composite of CV death, nonfatal MI, or nonfatal stroke) (HR 0.74, CI 0.65–0.83) versus placebo (all p<0.0001). A modest reduction in placebo-corrected LDL-C was observed (−6.6%; p<0.0001). The mechanisms for the CV benefit of icosapent ethyl are not fully understood. Purpose Explore the impact of statin type and lipophilic/lipophobic category on outcomes, and on LDL-C, to further consider the possible relevance of LDL-C pathways to the observed CV benefit of icosapent ethyl. Methods Primary and key secondary endpoint analyses and LDL-C changes from baseline were explored by individual statin type (atorvastatin, simvastatin, rosuvastatin, or pravastatin) at baseline, and then by categorizing these statins into lipophilic (i.e., hydrophobic: atorvastatin, simvastatin) and lipophobic (i.e., hydrophilic: rosuvastatin, pravastatin) statin groups; 96.1% of patients fell within these individual statin groups. Results CV outcomes were similar across statin types (interaction p=0.61) and lipophilic/lipophobic categories (interaction p=0.51) (Figure). Statin type and category had a similar lack of meaningful impact on the modest placebo-corrected median LDL-C changes from baseline to one year, which ranged from −5.8 to −8.4% (all p≤0.0003). Conclusion No meaningful treatment differences in the primary or key secondary endpoints across statin type or lipophilic/lipophobic category were observed. A similar lack of treatment difference was observed in LDL-C changes from baseline to one year. Therefore, the LDL-C changes and CV risk reduction in REDUCE-IT appear independent of the type of concomitant statin therapy. These data provide clinicians with additional insight regarding concomitant statin therapy considerations when prescribing icosapent ethyl and suggest there are important mechanisms of action for the substantial CV risk reduction observed with icosapent ethyl that are distinct from the LDL receptor pathway. Funding Acknowledgement Type of funding source: Other. Main funding source(s): The study was funded by Amarin Pharma, Inc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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