Effect of bempedoic acid on mortality and cardiovascular events in primary and secondary prevention: A post-hoc analysis of the CLEAR-outcomes trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of bempedoic acid on mortality in the secondary prevention setting have not been examined. METHODS: We used data from the overall and primary prevention reports of CLEAR - Outcomes to reconstruct data for the secondary prevention population. A Bayesian analyses was employed to calculate the posterior probability of benefit or harm for the outcomes of all-cause mortality, cardiovascular mortality, and major adverse cardiovascular events (MACE). Relative effect sizes are presented as risk ratios (RR) with 95% credible intervals (CrI), which represent the intervals that true effect sizes are expected to fall in with 95% probability, given the priors and model. RESULTS: In primary prevention, the posterior probability of bempedoic acid decreasing all-cause and cardiovascular mortality was 99.4% (RR: 0.70; 95% CrI: 0.51 to 0.92) and 99.7% (RR: 0.58; 95% CrI: 0.38 to 0.86) respectively. In secondary prevention, the posterior probability of bempedoic acid increasing all-cause and cardiovascular mortality was 96.6% (RR: 1.15; 95% CrI: 0.99 to 1.33) and 97.2% (RR: 1.21; 95% CrI: 1.00 to 1.45) respectively. The probability of bemepdoic acid reducing MACE in the primary and secondary prevention settings was 99.9% (RR: 0.70; 95% CrI: 0.54 to 0.88) and 95.8% (RR: 0.92; 95% CrI: 0.84 to 1.01) respectively. CONCLUSION: In contrast to its effect in the primary prevention subgroup of CLEAR - Outcomes, bempedoic acid resulted in a more modest MACE reduction and a potential increase in mortality in the secondary prevention subgroup. Whether these findings represent true treatment effect heterogeneity or the play of chance requires further evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».