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Enregistrement W2042862413 · doi:10.1097/mol.0b013e32833ee80c

Non-HDL C equals apolipoprotein B: except when it does not!

2010· review· en· W2042862413 sur OpenAlexaffabout
Allan D. Sniderman, Ken Williams, Jacqueline de Graaf

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApolipoprotein BPredictive powerMedicineVery low-density lipoproteinInternal medicineClinical trialEndocrinologyLipoproteinCholesterolPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Whether national guidelines should incorporate apolipoprotein B (apoB) into clinical practice is one of the most important and contentious decisions they must face. Canada has chosen to do so. What Europe and America decide remains to be seen. RECENT FINDINGS: Obviously, the results of the major epidemiological studies and clinical trials should be major drivers of decisions about guidelines. Such evidence clearly indicates that apoB is superior to LDL C as a marker of risk and an index of the adequacy of therapy but is mixed as to whether apoB is superior to non-HDL C. In this paper, we demonstrate that the issue is more complicated than it appears: that even if non-HDL C and apoB are equal predictors of vascular risk (which we do not believe is the case), this is not due to the VLDL C that is included in non-HDL C but rather reflects the fact that non-HDL C is a 'backwards' measure of apoB - that is, non-HDL C provides an indirect estimate of LDL particle number. Moreover, equal predictive power in groups does not mean that markers have equal predictive power in individuals. We also list multiple clinical circumstances when non-HDL C and apoB lead to different clinical decisions because the real test of markers is when they differ, not when they agree. SUMMARY: Thus, our conclusion is that apoB and non-HDL C are equal - except when they are not. Because apoB allows greater specificity of diagnosis and therapy, it re-establishes the primacy of individuals over groups as the objects of our study and our care and that may be its most important contribution to clinical lipidology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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