Bempedoic acid in patients with type 2 diabetes mellitus, prediabetes, and normoglycaemia: A post hoc analysis of efficacy and glycaemic control using pooled data from phase 3 clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the effect of bempedoic acid on glycaemic and lipid variables in patients with hypercholesterolaemia. METHODS: A patient-level pooled analysis of four phase 3, randomized, double-blind, placebo-controlled trials evaluated changes in glycaemia, change from baseline in LDL-C, and adverse events. Patients (N = 3621) on maximally tolerated statins were randomized 2:1 to oral bempedoic acid 180 mg or placebo once daily for 12 to 52 weeks with the results analysed by baseline glycaemic status (diabetes, prediabetes, or normoglycaemia). RESULTS: The annual rate of new-onset diabetes for bempedoic acid versus placebo in patients with normoglycaemia at baseline (n = 618) was 0.3% versus 0.8%, and for patients with prediabetes at baseline (n = 1868) it was 4.7% versus 5.9%. In patients with diabetes or prediabetes, bempedoic acid significantly (P < .0001) reduced HbA1c by -0.12% and -0.06%, respectively, and did not worsen fasting glucose versus placebo. Bempedoic acid significantly and consistently lowered LDL-C levels versus placebo, regardless of baseline glycaemic status (placebo-corrected difference range, -17.2% to -29.6%; P < .001 for each stratum). The safety of bempedoic acid was comparable with placebo and similar across glycaemic strata. CONCLUSIONS: Bempedoic acid significantly lowered LDL-C across glycaemic strata and did not worsen glycaemic variables or increase the incidence of new-onset diabetes versus placebo over a median follow-up of 1 year.
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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 | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».