Estimating potential cardiovascular health benefits of improved population level control of LDL cholesterol through a twice-yearly siRNA-based approach: A simulation study of a health-system level intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Inclisiran, an siRNA therapy, consistently reduces low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) with twice-yearly dosing. Potential cardiovascular benefits of implementing inclisiran at a population level, added to statins, were evaluated through simulation. METHODS: For each participant in the ORION-10 and ORION-11 trials comparing inclisiran with placebo, baseline 10-year cardiovascular risk was estimated using the SMART equation. The time-adjusted LDL-C difference from baseline observed 90-540 days after baseline was assumed to persist and used to estimate potential reduction in 10-year cardiovascular risk. Impact on 500,000 ORION-like individuals was simulated with Monte-Carlo. RESULTS: Mean baseline LDL-C and predicted 10-year major vascular risk among patients randomized to inclisiran (n = 1288) versus placebo (n = 1264) were 2.66 mmol/L versus 2.60 mmol/L and 24.9% versus 24.6%, respectively. Placebo-corrected time-adjusted absolute reduction in LDL-C with inclisiran was -1.32 mmol/L (95% CI -1.37 to -1.26; p < 0.001), which predicted a 10-year cardiovascular risk of 18.1% with inclisiran versus 24.7% with placebo (absolute difference [95% CI], -6.99% [-7.33 to -6.66]; p < 0.001) NNT 15. Extrapolating to 500,000 inclisiran-treated individuals, the model predicted large population shifts towards lower quintiles of risk with fewer remaining in high-risk categories; 3350 to 471 (≥80% risk), 11,793 to 3332 (60-<80% risk), 52,142 to 22,665 (40-<60% risk), 197,752 to 141,014 (20-<40% risk), and more moving into the lowest risk category (<20%) from 234,963 to 332,518. CONCLUSIONS: Meaningful gains in population health might be achieved over 10 years by implementing at-scale approaches capable of providing substantial and sustained reductions in LDL-C beyond those achievable with statins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».