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Enregistrement W4387610418 · doi:10.46747/cfp.6910701

Lipid-lowering therapies for cardiovascular disease prevention and management in primary care

2023· review· en· W4387610418 sur OpenAlexaffvenue
Nicolas Dugré, Adrienne J. Lindblad, Danielle Perry, G. Michael Allan, Émélie Braschi, Jamie Falk, Liesbeth Froentjes, Scott Garrison, Jessica Kirkwood, Christina Korownyk, James McCormack, Samantha S. Moe, Allison Paige, Jen Potter, Betsy Thomas, Joey Ton, Jennifer Young, Justin Weresch, Michael R. Kolber

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityDoug Bragg Enterprises (Canada)University of ManitobaÉlisabeth Bruyère HospitalUniversity of British ColumbiaCollege of Family Physicians of CanadaUniversity of AlbertaCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEzetimibeSystematic reviewInternal medicineAdverse effectRelative riskMaceInterquartile rangeStatinCochrane LibraryRandomized controlled trialMeta-analysisIntensive care medicineMEDLINEConfidence intervalMyocardial infarctionPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the benefits and harms of lipid-lowering therapies used to prevent or manage cardiovascular disease including bile acid sequestrants (BAS), ezetimibe, fibrates, niacin, omega-3 supplements, proprotein convertase subtilisin-kexin type 9 (PCSK9) inhibitors, and statins. DATA SOURCES: MEDLINE, the Cochrane Database of Systematic Reviews, and a grey literature search. STUDY SELECTION: Systematic reviews of randomized controlled trials published between January 2017 and March 2022 looking at statins, ezetimibe, PCSK9 inhibitors, fibrates, BAS, niacin, and omega-3 supplements for preventing cardiovascular outcomes were selected. Outcomes of interest included major adverse cardiovascular events (MACE), cardiovascular mortality, all-cause mortality, and adverse events. SYNTHESIS: A total of 76 systematic reviews were included. Four randomized controlled trials were also included for BAS because no efficacy systematic review was identified. Statins significantly reduced MACE (6 systematic reviews; median risk ratio [RR]=0.74; interquartile range [IQR]=0.71 to 0.76), cardiovascular mortality (7 systematic reviews; median RR=0.85, IQR=0.83 to 0.86), and all-cause mortality (8 systematic reviews; median RR=0.91, IQR=0.88 to 0.92). Major adverse cardiovascular events were also significantly reduced by ezetimibe (3 systematic reviews; median RR=0.93, IQR=0.93 to 0.94), PCSK9 inhibitors (14 systematic reviews; median RR=0.84, IQR=0.83 to 0.87), and fibrates (2 systematic reviews; mean RR=0.86), but these interventions had no effect on cardiovascular or all-cause mortality. Fibrates had no effect on any cardiovascular outcomes when added to a statin. Omega-3 combination supplements had no effect on MACE or all-cause mortality but significantly reduced cardiovascular mortality (5 systematic reviews; median RR=0.93, IQR=0.93 to 0.94). Eicosapentaenoic acid ethyl ester alone significantly reduced MACE (1 systematic review, RR=0.78) and cardiovascular mortality (2 systematic reviews; RRs of 0.82 and 0.82). In primary cardiovascular prevention, only statins showed consistent benefits on MACE (6 systematic reviews; median RR=0.75, IQR=0.73 to 0.78), cardiovascularall-cause mortality (7 systematic reviews, median RR=0.83, IQR=0.81 to 0.90), and all-cause mortality (8 systematic reviews; median RR=0.91, IQR=0.87 to 0.91). CONCLUSION: Statins have the most consistent evidence for the prevention of cardiovascular complications with a relative risk reduction of about 25% for MACE and 10% to 15% for mortality. The addition of ezetimibe, a PCSK9 inhibitor, or eicosapentaenoic acid ethyl ester to a statin provides additional MACE risk reduction but has no effect on all-cause mortality.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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