Methods to assess impaired post‐prandial metabolism and the impact for early detection of cardiovascular disease risk
Notice bibliographique
Résumé
Post-prandial lipaemia has emerged as a key contributor to cardiovascular disease (CVD) risk and progression. Specifically, delayed clearance of chylomicrons (CM) and their remnants increase the delivery of triglyceride and cholesteryl ester to the vessel wall and can accelerate the progression of atherosclerosis, which may be particularly pertinent to individuals with insulin resistance and/or obesity. As the number of studies linking post-prandial metabolism and chronic disease increases, interest has grown in the use of parameters reflecting CM metabolism as a possible indicator of early CVD risk. This, in turn has raised the question of what method might be most appropriate to detect CM and their remnants in plasma accurately. However, the handful of techniques able to measure CM metabolism (triglyceride-rich lipoprotein fractions; remnant-lipoprotein cholesterol; retinyl esters, CM-like emulsion; sodium dodecyl sulphate-polyacrylamide gel electrophoresis; immunoblotting, enzyme-linked immunoabsorbent assays; C(13) breath test; capillary finger prick) differ in their specificity, cost and applicability in research and in the clinical setting. In this review, we explore the scientific and clinical implications of CM methodology to better understand early risk assessment of CVD. We raise ongoing issues of the need to appreciate differential separation of very low-density lipoprotein and CM fractions, as well as to identify the technical basis for imprecision between assays for apolipoprotein B48. We also highlight emerging issues with respect to the practicality of measuring post-prandial metabolism in large clinical studies and offer opinions on the appropriateness of existing techniques in this field.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».