S'abonner

Low-density lipoprotein cholesterol response to statins according to comorbidities and co-medications: A population-based study - 11/06/24

Doi : 10.1016/j.ahj.2024.04.018 
Giulia Corn, PhD a, e, , Marie Lund, MD, PhD a, b, c, Niklas W. Andersson, MD a, Tine L. Dohlmann, MSc, PhD a, Mark A. Hlatky, MD d, Jan Wohlfahrt, MSc, DrMedSci a, f, Mads Melbye, MD, DrMedSci c, g, h, i
a Department of Epidemiology Research, Statens Serum Institut, Copenhagen, Denmark. 
b Department of Clinical Pharmacology, Copenhagen University Hospital – Bispebjerg and Frederiksberg, Copenhagen, Denmark 
c Department of Clinical Medicine, Faculty of Health and Medical Sciences, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark 
d Department of Health Policy and Department of Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA 
e Danish Cancer Institute, Statistics and Data Analysis, Copenhagen, Denmark 
f Danish Cancer Institute, Cancer Epidemiology and Surveillance, Copenhagen, Denmark 
g Danish Cancer Institute, Copenhagen, Denmark 
h K.G. Jebsen Center for Genetic Epidemiology, Norwegian University of Science and Technology, Norway 
i Department of Pediatrics, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 

Reprint requests: Giulia Corn, PhD, Department of Epidemiology Research, Statens Serum Institut, Artillerivej 5, 2300 Copenhagen S, Denmark.Department of Epidemiology ResearchStatens Serum Institut, Artillerivej 5Copenhagen S2300Denmark

Résumé

Background

The response of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) to statin therapy is variable, and may be affected by the presence of co-morbid conditions or the use of concomitant medications. Systematic variation in the response to statins based on these factors could affect the selection of the statin treatment regimen in population subgroups. We investigated whether common comorbidities and co-medications had clinically important effects on statin responses in individual patients.

Methods

This register-based cohort study included 89,006 simvastatin or atorvastatin initiators with measurements of pre-statin and on-statin LDL-C levels, in Denmark, 2008-2018. We defined statin response as the percentage reduction in LDL-C, and used linear regression to estimate percentage reduction differences (PRD) according to 175 chronic comorbidities and 99 co-medications. We evaluated both the statistical significance (P-values corrected for multiple testing) and the clinical importance (PRD of 5 percentage points or more) of the observed associations.

Results

Concomitant use of oral blood-glucose lowering drugs, which included metformin in 96% of treated individuals, was associated with a greater response to statin therapy that was both statistically significant and clinically important, with a PRD of 5.18 (95% confidence interval: 4.79 to 5.57). No other comorbidity or co-medication reached the prespecified thresholds for a significant, clinically important effect on statin response. Overall, comorbidities and co-medications had little effect on statin response, and altogether explained only 1.7% of the total observed population variance.

Conclusion

Most of the studied comorbidities and co-medications did not have a clinically important effect on statin response, suggesting no need to modify treatment regimens. However, use of metformin was associated with a significantly enhanced LDL-C response to statins, suggesting that lower statin doses may be effective in patients taking metformin.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2024  The Authors. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 274

P. 102-112 - août 2024 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Premorbid physical activity and prognosis after incident myocardial infarction: The atherosclerosis risk in communities study
  • Yejin Mok, Yifei Lu, Shoshana H. Ballew, Yingying Sang, Anna Kucharska-Newton, Mauro F. Mediano, Silvia Koton, Jennifer A. Schrack, Priya Palta, Josef Coresh, Wayne Rosamond, Kunihiro Matsushita
| Article suivant Article suivant
  • Characteristics, treatment, and outcomes of early vs. late enrollees of the STRONG-HF trial
  • Mattia Arrigo, Beth Davison, Christopher Edwards, Marianna Adamo, Andrew P. Ambrosy, Marianela Barros, Jan Biegus, Jelena Celutkiene, Kamilė Čerlinskaitė-Bajorė, Ovidiu Chioncel, Alain Cohen-Solal, Albertino Damasceno, Rafael Diaz, Gerasimos Filippatos, Etienne Gayat, Antoine Kimmoun, Carolyn S.P. Lam, Marco Metra, Maria Novosadova, Matteo Pagnesi, Peter S. Pang, Piotr Ponikowski, Hadiza Saidu, Karen Sliwa, Koji Takagi, Jozine M. Ter Maaten, Daniela Tomasoni, Adriaan A. Voors, Gad Cotter, Alexandre Mebazaa

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.