REDUCE-IT: accumulation of data across prespecified interim analyses to final results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background REDUCE-IT (Reduction of Cardiovascular Events with Icosapent Ethyl-Intervention Trial), an event-driven trial, randomized 8,179 statin-treated patients with elevated triglycerides (TGs) and increased cardiovascular (CV) risk to icosapent ethyl (IPE); pure, stable prescription eicosapentaenoic acid, 4g/day or placebo. 1,612 primary endpoint events (CV death, nonfatal myocardial infarction [MI], nonfatal stroke, coronary revascularization, or hospitalization for unstable angina) projected 90% power to detect 15% relative risk reduction (5% 2-sided alpha). The key secondary composite endpoint was CV death, nonfatal MI, or nonfatal stroke. An independent data and safety monitoring committee (DMC) performed prespecified interim analyses (IAs) at ∼60% (IA1 31 May 2016 data cutoff; 2.9 y median primary endpoint follow-up) and ∼80% (IA2 01 May 2017; 3.7 y) of events; final analysis included 1,606 events (06 Sep 2018; 4.9 y median study follow-up). Purpose Explore REDUCE-IT efficacy and safety across prespecified IAs for insight into progression of robustness and consistency of conclusions. Methods The interim statistical analysis plan guided study continuation decisions by a prespecified decision-making process, including assessment of safety, treatment arm performance, primary composite endpoint formal analyses, and informal robustness analyses, with no futility or efficacy stopping requirements. Prior to DMC IA study continuation decisions, the need for a mature dataset to support the robustness of final efficacy and safety findings was discussed. Sponsor, Steering Committee, and Clinical Endpoint Committee were blinded throughout. Results Primary and key secondary endpoints achieved statistical significance at IA1 and IA2 that persisted at final analyses (p-value below final adjusted 2-sided alpha of 0.0437); hazard ratios also remained consistent and similar robustness was observed across individual endpoint components; clarity of findings across endpoints and subgroups improved with more events. Stopping for overwhelming efficacy was discussed at each IA; prior to IA study continuation recommendations, the DMC considered historical examples of failed CV outcome studies for TG-lowering and mixed omega-3 therapies, reflected on the potential for overestimating final demonstrated benefit using incomplete data, and weighed societal impacts of fuller datasets relative to patient therapy access. Conclusions Consistent, potent efficacy emerged early and persisted across the two prespecified interim and final analyses. The mature dataset demonstrated highly statistically significant reductions in the primary (25%; p=0.00000001) and key secondary (26%; p=0.0000006) endpoints and allowed robust analyses to support overall efficacy and safety conclusions. Allowing the REDUCE-IT dataset to fully mature provided clinicians with robust, consistent, and reliable data upon which to base clinical decisions for IPE in CV risk reduction. Funding Acknowledgement Type of funding source: Other. Main funding source(s): The study was funded by Amarin Pharma, Inc.
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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 | 0,177 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».