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Enregistrement W3211691483 · doi:10.5742/mewfm.2021.94166

Clinical Efficacy and Cholesterol-Lowering Effects of Inclisiran

2021· article· en· W3211691483 sur OpenAlexfundno aff
Muhammad Danial bin Daud

Notice bibliographique

RevueWorld Family Medicine Journal /Middle East Journal of Family Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaKing Saud University
Mots-clésKexinPCSK9MedicineProprotein convertaseClinical trialDrugDiseasePharmacologyCholesterolEfficacyClinical researchEzetimibeClinical efficacyStatinBioinformaticsInternal medicineIntensive care medicineLipoproteinLDL receptorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inclisiran, a drug developed by Novartis, is a recent medication designed to alleviate cardiovascular disease symptoms through improving low-density lipoprotein cholesterol levels. Mechanistically, inclisiran is a chemically synthesized small interfering RNA (siRNA) molecule targeting serine protease proprotein convertase subtilisin-kexin type 9 (PCSK9), resulting in degradation of the LDL receptor. Positive, large-scale clinical trials on the use of inclisiran demonstrate the drug’s efficacy in reducing LDL cholesterol levels in patients afflicted with cardiovascular disease. Moreover, Novartis and the National Health Services (NHS) of the UK have very recently come to an agreement (September 1st, 2021) on the drug’s utility, as the NHS has enabled inclisiran’s use in more than 300,000 patients with a history of cardiovascular disease. However, despite the promising clinical trials on inclisiran as well as its use in the UK, the U.S. Food and Drug Administration (FDA) has yet to approve the drug as a treatment strategy for cardiovascular disease. This review will analyze and discuss the clinical efficacy of inclisiran based on the recent clinical evidence for its pharmacological use in the treatment of cardiovascular diseases. Key words: Inclisiran, efficacy, cholesterol-lowering

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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