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Enregistrement W4388600465 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.1447

Two of a kind: mass and molar immunoassay-based lipoprotein (a) concentrations are similarly prognostic for MACE risk and predictive of alirocumab benefit in ODYSSEY OUTCOMES

2023· article· en· W4388600465 sur OpenAlexaff
Michael Szarek, Philippe Gabríel Steg, J. Wouter Jukema, E Reijders, Markus Schwertfeger, Deepak L. Bhatt, Vera Bittner, Rafael Díaz, Sergio Fazio, G Garon, Shaun G. Goodman, Robert A. Harrington, Harvey D. White, Christa M. Cobbaert, Gregory G. Schwartz

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSanofi (Canada)
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésMedicineMaceInternal medicineUnstable anginaMyocardial infarctionBody mass indexCardiologyPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Lipoprotein (a) (Lp(a)) is a risk factor for incident and recurrent ischemic cardiovascular (CV) events and may modify the benefit of PCSK9 inhibitors (PCSK9i). While Lp(a) concentration can be measured in either mass or molar units, to date there has been no direct, large-scale comparison of the relationships of mass vs. molar Lp(a) with CV risk and response to treatment. Purpose Using samples from ODYSSEY OUTCOMES where 18,924 patients with recent acute coronary syndrome were randomized 1:1 to the PCSK9i alirocumab (ALI) or placebo (PBO), baseline mass vs. molar Lp(a) were compared in terms of prognosis for first major adverse CV event (MACE, consisting of coronary heart disease death, nonfatal myocardial infarction, ischemic stroke, or hospitalization for unstable angina) in the placebo group and associations with ALI risk reduction. Methods Lp(a) mass and molar tests were the Siemens N latex immunonephelometric test and the Roche TinaQuant immunoturbidimetric assay, respectively. Both tests use polyclonal anti-apo(a) antibodies but are designed to be relatively apo(a)-size independent within allowable measurement uncertainty. Absolute risk of MACE at 4 years in the PBO group and treatment risk ratios (RR) by continuous Lp(a) concentrations were estimated by natural cubic splines from Poisson regression models with log follow-up time as an offset and adjustment for baseline LDL-C. For comparative modeling purposes Lp(a) values were transformed into percentiles; due to ties at the lower limits of quantification, minimum percentiles were 8th and 6th for mass and molar, respectively. All analyses were intention-to-treat. Results Baseline mass and molar Lp(a) concentrations, available in 11943 patients, were correlated (r=0.94). ALI MACE reduction in evaluable patients (1324 events; RR [95% CI] = 0.83 [0.74, 0.92]) was similar to the total population (1955 events; RR [95% CI] = 0.85 [0.78, 0.93]). Relationships with risk of MACE in the PBO group were nearly identical for mass (spline p=0.0001) and molar (spline p=0.0002) concentrations (Figure 1). Of note, the confidence boundaries around the splines were nearly superimposable, indicating similar precision of the estimated Lp(a)-associated risk with both measurement techniques. Risk reductions with ALI were similarly related to mass (spline p<0.0001) and molar (spline p<0.0001) concentrations (Figure 2). Conclusion Baseline mass and molar Lp(a) concentrations were similarly prognostic for MACE risk in the PBO group after adjustment for LDL-C. Mass and molar Lp(a) also similarly modified the ALI treatment effect on MACE, with trends towards less treatment benefit at lower concentrations. These results suggest that, at the treatment group level, the prognostic and predictive value of immunoassay-based Lp(a) tests for ischemic CV events in patients with recent acute coronary syndrome is not meaningfully different for the mass or molar concentration essays that were evaluated.Figure 1Figure 2

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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