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Enregistrement W4408773262 · doi:10.58931/cct.2025.114

PCSK9 Targeted Therapy to Lower Cholesterol and Reduce Cardiovascular Events

2025· article· en· W4408773262 sur OpenAlexaffabout
Beth L. Abramson

Notice bibliographique

RevueCanadian Cardiology Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvolocumabAlirocumabPCSK9EzetimibeProprotein convertaseMedicineKexinStatinDiseaseClinical trialCholesterolInternal medicinePharmacologyLipoproteinLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is an insidious threat that requires attention. Modifying risk factors can work toward preventing the current CVD epidemic. Elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c) is a well-established and modifiable risk factor for cardiovascular, cerebrovascular, and peripheral vascular diseases. Despite receiving maximally tolerated doses of statin therapy, many Canadian patients with CVD do not achieve LDL-c targets. Additional lipid-lowering therapies, such as ezetimibe or proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors (PCSK9i), are warranted. This paper reviews the mechanisms of action and clinical trial evidence for contemporary lipid-lowering therapies, including PCSK9 inhibitor monoclonal antibodies such as evolocumab and alirocumab, and small interfering RNA (siRNA) modulators such as inclisiran, to aid Canadian clinicians in maintaining best practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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