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Enregistrement W4313648897 · doi:10.3390/jcm12020476

High- vs. Low-Intensity Statin Therapy and Changes in Coronary Artery Calcification Density after One Year

2023· article· en· W4313648897 sur OpenAlexaff
L Vogel, Iryna Dykun, Paolo Raggi, Axel Schmermund, Tienush Rassaf, Amir A. Mahabadi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtorvastatinStatinPravastatinInternal medicineRandomized controlled trialRosuvastatinAgatston scoreCardiologyCalcificationCoronary artery diseaseGastroenterologyCholesterolCoronary artery calcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Statin therapy promotes the progression of coronary artery calcification (CAC). Comparing patients on high (HIST) vs. low-to-intermediate intensity statin therapy (LIST), randomized controlled trials with a one-year follow-up failed to document a relevant difference in the Agatston score and CAC volume. We evaluated whether statin intensity modifies CAC density at one year. Methods: We performed a pooled analysis of two randomized-controlled trials (BELLES, EBEAT), comparing the effects of HIST (Atorvastatin 80 mg) vs. LIST (Pravastatin 40 mg, Atorvastatin 10 mg) on CAC measures after one year. The differences in CAC density and its change were compared using the two-sided t-test. Results: Data from 852 patients (66.7% female) with available baseline and follow-up CT were evaluated from both trials. HIST vs. LIST more effectively reduced LDL-cholesterol (annualized change: −45.8 ± 38.5 vs. −72.9 ± 46.0 mg/dL, p < 0.001). Mean CAC density increased from 228.8 ± 35.4 HU to 232.6 ± 37.0 HU (p < 0.0001) at one-year follow-up. Comparing patients on HIST vs. LIST, CAC density at follow-up (HIST: 231.9 ± 36.1 HU vs. LIST: 233.3 ± 37.7 HU, p = 0.59) and its change from baseline (HIST: 4.0 ± 19.1 HU vs. LIST: 3.6 ± 19.6 HU, p = 0.73) did not differ. Subgroup analyses, stratifying by LDL reduction (<median: 2.0 ± 24.3 HU, ≥median: 3.6 ± 21.9 HU, p = 0.34), Agatston score at baseline (<100: 2.6 ± 22.5 HU vs. 3.2 ± 25.6 HU, p = 0.82; ≥100: 4.8 ± 17.0 HU vs. 3.8 ± 16.6 HU, p = 0.44, for HIST vs. LIST; respectively), and equal number of lesions in both CT scans (3.7 ± 20.3 HU vs. 7.0 ± 22.2 HU, p = 0.24) showed similar results. Conclusion: HIST vs. LIST leads to a higher reduction in cholesterol levels, which does not translate into relevant differences in the change of CAC density at one-year follow-up.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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