Future myocardial infarction after an acute coronary syndrome and pharmacogenetic response to dalcetrapib
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute coronary syndrome (ACS) survivors have heightened risk for subsequent cardiovascular events. METHODS: All baseline characteristics collected in both the Dal-Outcomes and Dal-GenE trials were considered as potential risk markers. A prediction index for subsequent fatal and non-fatal myocardial infarction (MI) following ACS was developed using Cox proportional hazards modeling on data from Dal-Outcomes placebo patients (n=7086). This prediction index was then applied in all Dal-GenE participants (n=5989) to determine whether the reduction in MI observed with dalcetrapib (versus placebo) in patients with the AA genotype at rs1967309 in the ADCY9 gene remained significant, independent of the other markers integrated into the prediction index. RESULTS: Of the 36 baseline variables considered as potential risk markers, 18 contributed to the prediction index with a Harrell's C-index of 0.72 (95% CI, 0.69-0.75) in Dal-Outcomes placebo patients. Prior history of coronary events, LDL-C, blood pressure, A1c, hs-CRP, smoking and age were contributors. The prediction index was strongly predictive when applied to the 5989 AA genotype patients from Dal-GenE, with a HR for MI of 1.92 (95%CI: 1.78-2.08) for each SD increase in score. When adjusting for the prediction index, the HR for dalcetrapib versus placebo was 0.77 (95% CI, 0.63-0.94) in Dal-GenE. CONCLUSION: Despite guideline directed therapy following ACS, history of prior coronary events and on-treatment LDL-C, A1c, hs-CRP and blood pressure remain determinants of future MI. In the Dal-GenE AA genotype patients, dalcetrapib reduced the rate of MI, independently of those variables. The Dal-GenE 2 trial is designed to confirm this pharmacogenetic hypothesis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».