459 Evaluation of LDL-C reductions by siRNA treatment with inclisiran in patients with diabetes mellitus, metabolic syndrome or neither
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Patients with diabetes (DM) and metabolic syndrome (MS) have elevated risks for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Aggressive LDL-C lowering reduces risks. Inclisiran, a new siRNA, lowers LDL-C and was evaluated in patients with Type 2 diabetes (DM), metabolic syndrome (MS) without DM or neither (N) in the ORION-10 trial. Methods ORION-10 was a double-blind, randomized, placebo controlled trial evaluating inclisiran in 1561 patients with ASCVD on maximally tolerated therapy for lowering LDL-C. 781 inclisiran (INC) participants and 780 placebo (P) patients received 1.5 mL SQ tx at Days 1, 90, then every 6 months until Day 540. We evaluated the time adjusted change in LDL-C from baseline after Days 90–540 in DM (n = 702), MS (n = 455) and N participants (n = 404). Results There were no differences in baseline demographics and background therapies between INC and P. Statins were utilized in 89.8% INC and 88.7% of P. High intensity statins were utilized in 67.2% of INC and 68.8% of P; ezetimibe in 10.2% of NC and 9.5% of P participants. INC reduced LDL-C by − 54.4% (−58.3, −50.6 95% CI) in DM, (P < 0.001), −58.6% (−62.3, −54.8), P < 0.001 in-MS and −56.0% (−60.2, −51.7), in N subjects P < 0.001 (see Figure). Conclusions Inclisiran potently and durably reduces LDL-C across patients with DM, MS and those with neither, demonstrating potent efficacy and durability across glycaemic categories. Inclisiran may also represent a potent LDL-C lowering treatment for those with DM and MS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle