Abstract 10627: Benefits of Icosapent Ethyl in Patients with Prior Peripheral Artery Disease: REDUCE-IT PAD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: REDUCE-IT found significant benefit in 8179 statin-treated patients randomized to icosapent ethyl (IPE). Whether that benefit extends to patients with peripheral artery disease (PAD) was unknown. Methods: The primary endpoint was time to cardiovascular (CV) death, myocardial infarction (MI), stroke, coronary revascularization, or hospitalization for unstable angina. The key secondary endpoint was CV death, MI, or stroke. Total (first plus recurrent) events were also assessed. PAD was an inclusion criterion in the established CV disease cohort. Prespecified and post hoc analyses by baseline history of PAD history were performed. Results: Of 5785 (70.7%) REDUCE-IT patients enrolled with established CV disease, 688 had PAD. IPE demonstrated statistically similar risk reduction in first (interaction P [p int ]=0.58) and total (p int =0.78) primary endpoints in patients with established CV disease with or without PAD, though PAD patients had higher first (placebo: 32.8% with vs 24.5% without PAD) and total (placebo: 162.3 vs 101.7 per 1000 patient-years) event rates. The primary endpoint event rate with PAD was 26.2% with IPE vs 32.8% with placebo (HR 0.78; 95% CI 0.59, 1.03; P=0.08) and total events were 112.8 per 1000 patient-years with IPE vs 162.3 with placebo (RR 0.68; 95% CI 0.48, 0.95; P=0.03) (Figure). Primary endpoint absolute risk reductions (ARR) and numbers needed to treat (NNT) suggest benefit for patients with (ARR 6.6%; NNT 15) and without (6.1%; 16) PAD. Safety did not differ substantially by PAD history and was generally consistent with the overall study. Conclusions: In REDUCE-IT, patients with PAD were at very high risk of subsequent ischemic events. IPE provided consistent CV benefit in patients with or without PAD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».