Report of the National Heart, Lung, and Blood Institute Workshop on Lipoprotein(a) and Cardiovascular Disease: Recent Advances and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
It has been estimated that approximately 37% of the US population judged to be at high risk for developing coronary artery disease (CAD), based on the National Cholesterol Education Program guidelines, have increased plasma lipoprotein(a) [Lp(a)], whereas Lp(a) is increased in only 14% of those judged to be at low risk. Therefore, the importance of establishing a better understanding of the relative contribution of Lp(a) to the risk burden for CAD and other forms of vascular disease, as well as the underlying mechanisms, is clearly evident. However, the structural complexity and size heterogeneity of Lp(a) have hindered the development of immunoassays to accurately measure Lp(a) concentrations in plasma. The large intermethod variation in Lp(a) values has made it difficult to compare data from different clinical studies and to achieve a uniform interpretation of clinical data. A workshop was recently convened by the National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) to evaluate our current understanding of Lp(a) as a risk factor for atherosclerotic disorders; to determine how future studies could be designed to more clearly define the extent to which, and mechanisms by which, Lp(a) participates in these processes; and to present the results of the NHLBI-supported program for the evaluation and standardization of Lp(a) immunoassays. This report includes the most recent data presented by the workshop participants and the resulting practical and research recommendations.
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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 | 0,031 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».