Effectiveness of combining PCSK9 inhibitors with statins on major adverse cardiovascular events and lipid levels in patients after percutaneous coronary intervention: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Few percutaneous coronary intervention (PCI) patients achieve low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) targets with statins alone. While proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) inhibitors effectively diminish LDL-C levels, their combined use with statins for reducing major adverse cardiovascular events (MACE) and improving lipid profiles post-PCI requires further validation. This study seeks to appraise the therapeutic impact of PCSK9 inhibitors combined with statins on MACE and blood lipids in patients following PCI. Methods Randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies as of February 2025 in the PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases were identified. Regarding the risk of bias evaluation, Cochrane ROB 2.0 was employed for RCTs. Moreover, cohort studies were appraised by means of the Newcastle-Ottawa Scale. In terms of heterogeneity, it was appraised by means of the I 2 statistics. The relative risk (RR) and 95% confidence interval (CI) for dichotomous variables, along with the weighted mean difference (WMD), standardized mean difference (SMD), and their respective 95% CIs for continuous variables. Results The meta-analysis included 17 studies, including 9 RCTs and 8 cohort studies, involving 5,607 subjects. The meta-analysis revealed that, against the statin group, the combination therapy group displayed a notable decline in MACE incidence (RR: 0.61; 95% CI: 0.50–0.75; p < 0.001; I 2 = 0.0%). Meanwhile, the combination therapy group demonstrated greater LDL-C reduction vs. statin monotherapy (SMD: −1.29; 95% CI: −1.70 to −0.87). Moreover, The combination therapy group achieved significantly higher LDL-C ≤ 1.4 mmol/L attainment rates vs. statin monotherapy (RR: 5.83; 95% CI: 5.20–6.55). Conclusion PCSK9 inhibitors combined with statins significantly reduces MACE incidence, improves lipid profiles in post-PCI patients compared to statin monotherapy. Systematic Review Registration https://www.crd.york.ac.uk/ , identifier (CRD420250650716).
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».