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Enregistrement W4403806406 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.1430

Icosapent ethyl by baseline small dense low-density lipoprotein cholesterol: an analysis of REDUCE-IT

2024· article· en· W4403806406 sur OpenAlexaff
Rahul Aggarwal, Deepti Bhatt, Philippe Gabríel Steg, Michael Miller, Eliot A. Brinton, Richard L. Dunbar, Fabrice M A C Martens, Steven Ketchum, Jean‐Claude Tardif, Preston Mason, Christie M. Ballantyne

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAmarin PharmaAmarin Corporation
Mots-clésMedicineBaseline (sea)Internal medicineCholesterolLow-density lipoproteinCardiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Small dense low-density lipoprotein cholesterol (sdLDL-C) is associated with cardiovascular (CV) risk. Purpose We assessed if baseline sdLDL-C modified the effect of icosapent ethyl among patients in REDUCE-IT. Methods REDUCE-IT randomized patients to icosapent ethyl vs placebo. In this post hoc analysis, patients ≥45 years with CV disease or ≥50 years with diabetes and CV risk factors were included. Patients were required to have triglycerides of 135-499 mg/dL and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) of 41-100 mg/dL. Exclusion criteria included severe heart failure, acute severe liver disease, or hemoglobin A1c >10%. Patients were stratified by baseline calculated sdLDL-C. A threshold of 46 mg/dL was chosen because sdLDL-C greater than this cutoff has predicted CV risk despite well-controlled LDL-C. The primary outcome included a composite of CV death, nonfatal myocardial infarction (MI), nonfatal stroke, coronary revascularization, or unstable angina. The key secondary composite outcome included CV death, nonfatal MI, or nonfatal stroke. Outcomes were assessed with Cox proportional hazard models and interaction analyses were conducted to assess heterogeneity in treatment effect by baseline sdLDL-C. Results REDUCE-IT included 8179 patients, with 8157 (99.7%) patients having sdLDL-C data. Among these patients, 7698 (94.4%) had sdLDL-C <46 mg/dL and 459 (5.6%) had sdLDL-C ≥46 mg/dL. Median sdLDL-C was 34.2 mg/dL (interquartile range [IQR]: 30.3, 38.4 mg/dL) in the lower sdLDL-C group and 48.4 mg/dL (IQR: 47.1, 50.6 mg/dL) in the higher sdLDL-C group (Table). The placebo group had a greater event rate in the higher sdLDL-C group compared to the lower sdLDL-C group (72.0 vs 56.4 events per 1000 p-y), though event rates in the icosapent ethyl group were similar by sdLDL-C group (44.1 vs 43.3 events per 1000 p-y, respectively). Icosapent ethyl reduced the rate of the primary outcome compared with placebo (17.2% vs 22.0%; hazard ratio [HR]: 0.75 [95% CI: 0.68, 0.83]; P<0.0001). The number needed to treat [NNT] to avoid one primary endpoint event was 21. In the lower sdLDL-C group, icosapent ethyl decreased rates of the primary outcome (43.3 events per 1000 patient-years [p-y]) compared with the placebo group (56.4 events per 1000 p-y) (17.3% vs 21.7%; HR: 0.77 [95% CI: 0.69, 0.85]; NNT: 22). Similarly, in the higher sdLDL-C group, icosapent ethyl decreased the rate of the primary outcome (44.1 events per 1000 p-y) compared with the placebo group (72.0 events per 1000 p-y) (16.6% vs 26.4%; HR: 0.58 [95% CI: 0.38, 0.88]; NNT: 10). There was no significant interaction between treatment benefit and baseline sdLDL-C for the primary (Pinteraction = 0.22) and key secondary outcome (Pinteraction = 0.82). Findings were overall similar for the other secondary outcomes (Figure). Conclusion Icosapent ethyl reduced CV outcomes in patients with high CV risk and elevated triglycerides irrespective of low or high sdLDL-C.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,011
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2024
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