MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109871844 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.3010

REDUCE-IT: accumulation of data across prespecified interim analyses to final results

2020· article· en· W3109871844 sur OpenAlexaff
Brian Olshansky, Deepak L. Bhatt, Michael Miller, Philippe Gabríel Steg, Eliot A. Brinton, Terry A. Jacobson, Steven Ketchum, Ralph T. Doyle, Rebecca A. Juliano, Lixia Jiao, Craig Granowitz, Jean‐Claude Tardif, Cyrus R. Mehta, Christie M. Ballantyne, Mina K. Chung

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesAmarin PharmaAmarin Corporation
Mots-clésMedicineClinical endpointInterim analysisMyocardial infarctionInternal medicineRandomized controlled trialPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,288
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,288
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,939
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,286 · 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

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart JournalMême sujetAdvanced Causal Inference TechniquesTravaux en français237 207