Methods to assess impaired post‐prandial metabolism and the impact for early detection of cardiovascular disease risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,025 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle