Inflammation reduction with colchicine in atherosclerotic cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
This commentary refers to ‘Long-term trials of colchicine for secondary prevention of vascular events: a meta-analysis’, by M. Samuel et al., https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf174 and the discussion piece ‘Colchicine in cardiovascular disease: a promising therapy, a precision challenge’, by P. Karakasis et al., https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf629. Colchicine has recently emerged as an efficacious and cost-effective therapy to target the residual risk of inflammation in atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), as reflected in European and American clinical guideline recommendations. In addition to other guideline-directed medical therapy, colchicine reduced major adverse cardiovascular events (MACE) by 25% in a meta-analysis of 6 randomized trials and 21 800 patients.1 Karakasis and colleagues concluded that these results support the benefit and role of colchicine for the treatment of ASCVD and correctly emphasized some important considerations.2 Karakasis and colleagues are correct to highlight the effect of COVID-19 on the results of CLEAR-SYNERGY and dispel potential uncertainty regarding the efficacy of colchicine.2 The P-value for the interaction between treatment and COVID phase in that trial was <0.10, and stratified results showed a 22% reduction in MACE with colchicine prior to COVID-19, an effect comparable to that in other colchicine trials.3 The effect of COVID-19 on an apparent reduction in the incidence of cardiovascular events in clinical trials is well-documented.4 It is primarily due to underreporting, misclassification, and detection bias of outcomes. Comparison to pre-pandemic trials like COMPLETE suggests underreporting of myocardial infarctions by at least 60% in CLEAR-SYNERGY. Furthermore, inadequate control of inflammation in the colchicine arm of CLEAR-SYNERGY (least-squares mean hs-CRP: 3.0 mg/L) probably contributed to its failure and the strange lack of benefit on pericarditis.4 Samuel et al reported a sensitivity analysis that pooled the results of the pre-COVID-19 period of CLEAR-SYNERGY with the other trials, which yielded a pooled relative risk reduction of 30% in MACE with colchicine (HR, 0.70; 95% CI, .60–.81).1
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».