Cholesterol-Lowering Agents
Notice bibliographique
Résumé
Loss-of-function variants in PCSK9 (proprotein convertase subtilisin-kexin type 9) are associated with lower lifetime risk of atherosclerotic cardiovascular disease) events. Confirmation of these genetic observations in large, prospective clinical trials in participants with atherosclerotic cardiovascular disease has provided guidance on risk stratification and enhanced our knowledge on hitherto unresolved and contentious issues concerning the efficacy and safety of markedly lowering LDL-C (low-density lipoprotein cholesterol). PCSK9 has a broad repertoire of molecular effects. Furthermore, clinical trials with PCSK9 inhibitors demonstrate that reductions in atherosclerotic cardiovascular disease events are more effective in patients with recent myocardial infarction, multiple myocardial infarctions, multivessel coronary artery disease, and lower extremity arterial disease. The potent LDL-C lowering efficacy of PCSK9 inhibitors provides the opportunity for more aggressive LDL-lowering strategies in high-risk patients with atherosclerotic cardiovascular disease and supports the notion that there is no lower limit for LDL-C. Aggressive LDL-C lowering with fully human PCSK9 monoclonal antibodies has been associated by a safety profile superior to that of other classes of LDL-lowering agents. These clinical trials provide evidence that LDL lowering with PCSK9 inhibitors is an effective therapy for lowering cardiovascular events in high-risk patients with LDL-C levels ≥70 mg/dL on maximally tolerated oral therapies, including statins and ezetimibe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».