C-Reactive Protein and High-Sensitivity C-Reactive Protein: An Update for Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of C-reactive protein (CRP) using both standard and high-sensitivity CRP (hs-CRP) assays is becoming common in clinical practice. This article addresses the causes of CRP elevation and the use of different CRP assays in internal medicine, including cardiology, gastroenterology, rheumatology, infectious diseases, and oncology. We focus on the recent medical literature on the use of hs-CRP in cardiovascular disease risk stratification and management, including updated screening guidelines on the use of hs-CRP, such as those issued in 2009 by the Canadian Cardiovascular Society. We also discuss the Reynolds Risk Score, which incorporates hs-CRP and family history with more standard cardiovascular risk factors (eg, tobacco use, hypertension, and dyslipidemia) and frequently leads to improved recategorization of cardiovascular disease risk levels. As the recently completed Justification for the Use of Statins in Prevention: An Intervention Trial Evaluating Rosuvastatin (JUPITER) trial indicated that statin therapy decreases the vascular events among persons with elevated hs-CRP by half, even when cholesterol levels are low, the inclusion of information on hs-CRP values with other cardiovascular risk factors may assist physicians in medical decision making for patients.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».