Lower rate of ischemic events with PCSK9 inhibition in patients with atherosclerotic cardiovascular disease but without prior ischemic events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Individuals with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) without prior ischemic events, such as myocardial infarction (MI), ischemic stroke (IS), or unstable angina (UA) hospitalization, are at very high risk for having an event. Purpose To estimate the impact of PCSK9 inhibitor (PCSK9i) therapy on ischemic events in this population. Methods Patients with ASCVD were initially selected from the Optum Research Database during Jan 2016 to Dec 2022. For selected patients the index (time zero for follow-up) was required to be in a period of ASCVD without prior ischemic events, however patients may have ischemic events after index. Determination of ASCVD and ischemic events was based on diagnosis and procedure codes. For the PCSK9i group, index was initiation of PCSK9i and information before index was examined to ascertain ASCVD and rule out prior ischemic events. For each patient in the PCSK9i group, up to 5 matching patients in the no-PCSK9i group were chosen based on propensity score (PS) distance, with maximum allowable PS distance of 0.1. Among all possible choices for index for the no-PCSK9i patient, the selected one minimized the PS-distance. The primary endpoint was defined as the composite of nonfatal MI, nonfatal IS, and all-cause death. In order to further reduce bias and ensure causally interpretable estimation, the G-computation methodology was employed by marginalizing the conditional treatment effect (as estimated by a Cox model) over the baseline characteristics. Two effects were estimated: intention-to-treat (ITT) where only the treatment assignment at index was considered as the intervention, and per-protocol (PP) where the effect of sustained treatment with PCSK9i over time was estimated. Results A total of 15,067 and 66,470 patients met the selection criteria for the PCSK9i and no-PCSK9i groups, respectively. Baseline characteristics were well-balanced at index. G-computation analysis resulted in estimated survival curves over time in the two groups for the ITT and PP scenarios (Figures 1 and 2). For the ITT scenario, the estimated 5-year event rate was 18.7% (95% confidence interval [CI]: 17.1%–20.1%) in the PCSK9i group and 28.4% (95% CI: 27.7%–29.1%) in the no-PCSK9i group. The implied relative risk reduction (RRR) and absolute risk reduction (ARR) were 34.3% (p<0.001) and 9.7% (p<0.001), respectively, in favor of the PCSK9i group. For the PP scenario, the estimated 5-year event rate was 10.7% (95% CI: 9.7%–11.7%) in the PCSK9i group and 28.8% (95% CI: 28.3%–29.5%) in the no-PCSK9i group. The implied RRR and ARR were 62.7% (p<0.001) and 18.1% (p<0.001), respectively, in favor of the PCSK9i group. Conclusions Initiation of PCSK9i in patients with ASCVD but without prior ischemic events is associated with significantly and substantially lower risk for ischemic events.Event Rates Intention-to-Treat ScenarioEvent Rates Per-Protocol Scenario
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».