<scp>L</scp>p‐<scp>PLA</scp>2 is associated with structural valve degeneration of bioprostheses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study, we sought to determine the metabolic markers associated with structural valve degeneration (SVD). BACKGROUND: Structural valve degeneration (SVD) is the major cause of bioprosthetic valve failure leading to bioprostheses (BPs) stenosis or regurgitation. We hypothesized that lipoprotein-associated phospholipase A2 (Lp-PLA2) is involved in the SVD of BPs. METHODS: We included 197 patients who underwent aortic valve replacement with a bioprosthetic valve and had echocardiographic follow-up to evaluate valve function. Moreover, explanted BPs (n = 39) were analysed by immunohistochemistry for the expression of Lp-PLA2. RESULTS: After a mean follow-up of 7·9 ±0·2 years, forty-one patients (21%) were identified as developing SVD. Patients with SVD had significantly higher plasma level of Lp-PLA2 mass (151·8 ± 9·2 ng/mL vs. 133·2 ± 3·4 ng/mL, P = 0·03) and activity (27·6 ± 0·9 nmol/min/mL vs. 25·0 ± 0·4 nmol/min/mL, P = 0·005). Multivariate analysis revealed that Lp-PLA2 activity (OR: 1·09, 95% CI: 1·01-1·18; P = 0·03) was the strongest independent predictor of SVD. Immunohistochemistry studies of explanted BP showed that 77% of explanted BPs had the expression of Lp-PLA2, which correlated with the density of macrophages (CD68), and ox-LDL levels in bioprosthetic tissues. CONCLUSIONS: Increased blood plasma activity of Lp-PLA2 is associated with higher prevalence of SVD. These findings open new avenues for the identification of patients at risk for SVD and for the development of pharmacotherapy aiming at the prevention of SVD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».