Association Between Gut Microbiota Composition and Statin Responsiveness in Hyperlipidemic Patients: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Statin therapy remains a cornerstone in the management of hyperlipidemia and prevention of cardiovascular events. However, interindividual variability in statin response poses a major clinical challenge. Emerging evidence suggests that the gut microbiota may influence lipid-lowering efficacy by modulating drug metabolism, bile acid composition, and systemic lipid pathways. This meta-analysis aims to evaluate the association between gut microbiota composition and responsiveness to statin therapy among hyperlipidemic patients. Methods: A systematic search of PubMed, Scopus, Embase, and Cochrane CENTRAL databases was conducted through May 2019. Studies were included if they assessed lipid outcomes (LDL-C, total cholesterol, HDL-C, triglycerides) in statin-treated patients, with or without gut microbiota analysis. Standardized mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool and Newcastle-Ottawa Scale. Publication bias was evaluated via funnel plot inspection. Results: Three studies (n = 884 participants) met the inclusion criteria. Pooled analysis showed that rosuvastatin significantly reduced LDL-C (SMD = -0.62; 95% CI: -1.00, -0.23; p = 0.002) and total cholesterol (SMD = -0.36; 95% CI: -0.60, -0.13; p = 0.003) compared to control groups. No significant differences were observed in HDL-C or triglyceride levels. One included study demonstrated that statin responders had distinct gut microbiota profiles, including reduced alpha diversity and increased abundance of Blautia species. Conclusion: This meta-analysis supports the superior lipid-lowering efficacy of rosuvastatin and highlights the potential role of gut microbiota in modulating statin response. Integration of microbiome profiling into lipid management strategies may advance personalized therapy for hyperlipidemia. Further large-scale studies are needed to validate these findings and explore microbiota-targeted interventions.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».