Risk of Incident Diabetes Related to Lipoprotein(a), LDL Cholesterol, and Their Changes With Alirocumab: Post Hoc Analyses of the ODYSSEY OUTCOMES Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous genetic and clinical analyses have associated lower lipoprotein(a) and LDL cholesterol (LDL-C) with greater risk of new-onset type 2 diabetes (NOD). However, PCSK9 inhibitors such as alirocumab lower both lipoprotein(a) and LDL-C without effect on NOD. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In a post hoc analysis of the ODYSSEY OUTCOMES trial (NCT01663402), we examined the joint prediction of NOD by baseline lipoprotein(a), LDL-C, and insulin (or HOMA-insulin resistance [HOMA-IR]) and their changes with alirocumab treatment. Analyses included 8,107 patients with recent acute coronary syndrome on optimized statin therapy, without diabetes at baseline, assigned to alirocumab or placebo with median follow-up 2.4 years. Splines were estimated from logistic regression models. RESULTS: Lower baseline lipoprotein(a) and higher baseline insulin or HOMA-IR independently predicted 782 cases of NOD; baseline LDL-C did not predict NOD. Alirocumab reduced lipoprotein(a) and LDL-C without affecting insulin or NOD risk (odds ratio [OR] vs. placebo 0.998; 95% CI 0.860-1.158). However, in logistic regression, decreased lipoprotein(a) and LDL-C on alirocumab were independent, opposite predictors of NOD. OR for NOD for 25% and 50% lipoprotein(a) reductions on alirocumab were 1.12 (95% CI 1.01-1.23) and 1.24 (1.02-1.52). OR for NOD for 25% and 50% LDL-C reductions on alirocumab were 0.88 (95% CI 0.80-0.97) and 0.77 (0.64-0.94). CONCLUSIONS: Baseline lipoprotein(a) was inversely associated with risk of NOD. Alirocumab-induced reductions of lipoprotein(a) and LDL-C were associated with increased and decreased risk of NOD, respectively, without net effect on NOD. Ongoing trials will determine the impact of larger and longer lipoprotein(a) reductions on NOD.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».