Abstract 13767: Reaching the LDL-Cholesterol Target Recommended by the Guidelines: Be Ambitious to Get the Maximum Benefit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is no agreement among international guidelines (GL) on the recommended therapeutic target for LDL cholesterol in secondary prevention (SP). Hypothesis: The aim of this study was to determine the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) during follow-up in a real-world SP population according to the achievement of a purely numerical threshold (i.e. LDL<1.8mmol/L [Canadian 2021 GL], group A) or a target that also considers a relative reduction in LDL levels (i.e. LDL reduced ≥50% from baseline and <1.8mmol/L [AHA/ACC 2018 GL] or <1.4 mmol/L [ESC 2019 GL], group B). Methods: We conducted a retrospective analysis of a monocentric observational registry prospectively enrolling patients admitted for STEMI between 2011 and 2019. The combined endpoint of MACE included all-cause death, non-fatal MI, non-fatal stroke, and unplanned revascularization. The lowest LDL value collected between 1 and 12 months after the index event was used to define the achievement of the target. We conducted a Kaplan-Meier analysis comparing patients who achieved different GL-recommended targets. Results: A total of 1199 patients (23% female) were included. Median age was 63 (54-72) years, 56% had hypertension, 17% diabetes, and 38% were smoker. Baseline LDL was 3.2 (2.5-3.8) mmol/L; 83% of patients were treated with statin therapy alone, and 17% with the addition of ezetimibe. Median follow-up was 53 (32-70) months. The Canadian, AHA/ACC and ESC targets were achieved in 842 (70%), 506 (42%) and 308 (26%) patients respectively; MACE-free analysis based on the target achieved is presented in FigA. The net incidence of MACE was 29% in group A vs 15% in group B (HR 1.97; 95%CI 1.36-2.85; P log-rank=0.0003; NNT=7; FigB). Conclusions: Our data from a real-world cohort of secondary prevention patients emphasize the importance of achieving a guideline-recommended target that also considers a relative reduction in LDL levels (i.e. LDL ≤50% from baseline) in order to reduce MACE.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».