Efficacy and safety of inclisiran based on background lipid-lowering treatment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate whether the effect of inclisiran to lower LDL-C varied by background lipid-lowering therapy (LLT). METHODS: In ORION-10 and ORION-11 Phase 3 trials, patients (N=3178) with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) or ASCVD risk equivalents were randomized 1:1 to receive inclisiran or placebo on Day 1, Day 90, and 6-monthly thereafter. In this pooled post hoc analysis, patients were stratified by baseline combination therapy (statin plus ezetimibe [n=214; 6.7%]), monotherapy (statin [n=2711; 85.3%] or ezetimibe [n=54; 1.7%]), or neither LLT (none [n=199; 6,3%]) into therapy groups with/without other LLT. Stratification by baseline statin intensity was also performed (N=3155). Relative and absolute changes in LDL-C were assessed. RESULTS: Mean (±SD) baseline LDL-C was 2.7 mmol/L (±1.0), 2.6 mmol/L (±0.9), 3.7 mmol/L (±1.7), and 4.1 mmol/L (±1.5) among patients receiving combination, statin, ezetimibe, or neither LLT, respectively. In these categories, mean (95% confidence interval [CI]) time-adjusted, placebo-corrected percentage change in LDL-C after Day 90 to Day 540 with inclisiran were -57.0% (-63.8, -50.1), -51.5.% (-53.4, -49.7), -50.5.% (-59.6, -41.5), and -43.1% (-48.7, -37.6); corresponding absolute changes were -1.5 mmol/L (-1.7, -1.3), -1.3 mmol/L (-1.4, -1.3), -1.7 mmol/L (-2.0, -1.4), and -1.7 mmol/L (-1.9, -1.5). CONCLUSION: Sustained and effective LDL-C lowering with inclisiran was observed irrespective of background LLT treatment. Inclisiran was overall well tolerated with all background LLT treatments, consistent with its established safety profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».