Meta‐Analysis of Intensive Lipid‐Lowering Therapy in Patients With Polyvascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Polyvascular atherosclerotic disease is associated with an increased risk of future cardiovascular events. Intensive lipid‐lowering therapy (ILT) may mitigate this risk. The aims of this study‐level meta‐analysis were to examine the effects of ILT in patients with polyvascular disease and whether baseline low‐density lipoprotein cholesterol (LDL‐C) may determine the level of benefit. Methods and Results Electronic databases were searched through January 2020 to identify randomized controlled trials of treatments targeting upregulation of LDL‐C receptors (ie, statins, ezetimibe, and PCSK9 [proprotein convertase subtilisin–kexin type 9] inhibitors). The primary end point was major adverse vascular events as defined by the included studies. A total of 94 362 patients (14 821 [18.6%] with polyvascular disease) from 7 studies were included. In patients with monovascular disease, ILT was associated with a 13% reduction in the primary end point (rate ratio [RR] 0.87; 95% CI, 0.81–0.93 [ P =0.0002]) (absolute RR, 1.8%) compared with less ILT, while patients with polyvascular disease had 15% relative RR (0.85; 95% CI, 0.80–0.90 [ P <0.00001]) (absolute RR, 6.5%) ( P =0.66 for interaction). When factoring LDL‐C, unlike patients with monovascular disease, the relative benefits of ILT, compared with less ILT, in patients with polyvascular disease were comparable with LDL‐C >100 mg/dL (RR, 0.85; 95% CI, 0.80–0.90 [ P <0.00001]) and LDL‐C <100 mg/dL (RR, 0.88; 95% CI, 0.81–0.96 [ P =0.003]) ( P =0.23 for interaction). Conclusions Patients with polyvascular disease experienced comparable benefits to those with monovascular disease in response to ILT. The benefits of ILT in patients with polyvascular disease were not dependent on baseline LDL‐C, challenging the approach of using LDL‐C as a prerequisite to commence ILT for this high‐risk subgroup.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».