Cardiovascular Outcomes and Efficacy of the PCSK9 Inhibitor Evolocumab in Individuals With Type 1 Diabetes: Insights From the FOURIER Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the clinical efficacy of intensive LDL cholesterol (LDL-C) lowering in type 1 diabetes mellitus (T1DM). RESEARCH DESIGN AND METHODS: Further Cardiovascular Outcomes Research With PCSK9 Inhibition in Subjects With Elevated Risk (FOURIER) randomized participants with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) on statins to evolocumab or placebo (median follow-up 2.2 years). The primary end point (PEP) was cardiovascular death, myocardial infarction, stroke, hospitalization for unstable angina, or coronary revascularization. RESULTS: Of 27,564 participants, 10,834 (39.3%) had type 2 diabetes mellitus (T2DM), and 197 (0.7%) had T1DM. In the placebo arm, there was a stepwise increase in the 2.5-year PEP Kaplan-Meier rate from 11.0% to 15.2% to 20.4% in participants with no diabetes, T2DM, and T1DM, respectively (P < 0.0001). Hazard ratios for PEP with evolocumab were 0.87 (95% CI 0.79-0.96), 0.84 (0.75-0.93), and 0.66 (0.32-1.38) in the no diabetes, T2DM, and T1DM groups, and absolute risk reduction was 1.3%, 2.5%, and 7.3%, respectively. CONCLUSIONS: Intensive LDL-C lowering may provide substantial clinical benefit in individuals with T1DM and ASCVD. Additional randomized controlled cardiovascular outcomes trials are needed in this population.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».