Spectrum and Management of Hypertriglyceridemia Among Children in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The prevalence and identification of hypertriglyceridemia in youths will likely will increase in the future as a consequence of childhood obesity and increased screening for dyslipidemias. We sought to review our clinical experience with hypertriglyceridemia, evaluate factors associated with increased triglyceride levels, and review treatment options to provide guidance for management. METHODS: Clinical review of data for all patients who had > or =1 elevated triglyceride level (>4 mmol/L [>350 mg/dL]) while being monitored in a specialized lipid disorders clinic was performed. RESULTS: The study population consisted of 76 patients with 761 clinic visits. Hypertriglyceridemia was secondary to lifestyle factors for 13 patients. The rest had primary hypertriglyceridemia, with 32 patients having familial combined hypertriglyceridemia and hypercholesterolemia (type II), 25 patients having primary hypertriglyceridemia (type IV), 4 patients having familial lipase deficiency (type I), and 2 patients having hyperlipoproteinemia E2/E2 phenotype (type III). Triglyceride levels were highest in type I and III hypertriglyceridemia (>10 mmol/L [>900 mg/dL]), followed by type IV and adiposity-related hypertriglyceridemia (>4 mmol/L [>350 mg/dL]) and finally type II familial combined hypertriglyceridemia and hypercholesterolemia (>2 mmol/L [>180 mg/dL]). A total of 34 patients received 37 trials of drug therapy as part of triglyceride level management (bile acid-binding resins, n = 12; fibrates, n = 19; statins, n = 6). Triglyceride levels were found to decrease over time with the use of fibrates, to increase with the use of bile acid-binding resins, and not to change with the use of statins. CONCLUSIONS: Lifestyle modifications remain the primary therapeutic avenue for the management of pediatric hypertriglyceridemia. We propose an algorithm for the management of this heterogeneous population to guide clinicians in their treatment decisions.
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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 ».