MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224941018 · doi:10.2217/fca-2021-0149

Lessons Learned From the Evinacumab Trials in the Treatment of Homozygous Familial Hypercholesterolemia

2022· review· en· W4224941018 sur OpenAlexaff
Étienne Khoury, Laurent Croteau, Alex Lauzière, Daniel Gaudet

Notice bibliographique

RevueFuture Cardiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensCégep de ChicoutimiUniversité de MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamilial hypercholesterolemiaInternal medicineClinical trialPediatricsCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homozygous familial hypercholesterolemia (HoFH) is a life-threatening disease characterized by extremely elevated LDL cholesterol (LDL-C) levels which result in premature atherosclerotic cardiovascular disease. As conventional lipid-lowering therapies, which mainly depend on LDL receptors for LDL particle clearance, remain insufficient for reaching the recommended LDL-C levels in HoFH, agents acting independently of LDL receptors, such as ANGPTL3 inhibitors, constitute a promising target. Evinacumab, a monoclonal antibody directed against ANGPTL3, was approved in the USA in 2021 for treating patients with HoFH. Evinacumab has shown an adequate safety profile with strong LDL-lowering efficacy. This review highlights the development path of evinacumab and provides insight on the lessons learned from trials as well as the hurdles facing accessibility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFuture CardiologyMême sujetLipid metabolism and disordersTravaux en français237 207