Nuclear Magnetic Resonance Lipoprotein Subclasses and the APOE Genotype Influence Carotid Atherosclerosis in Patients with Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with systemic lupus erythematosus (SLE) have accelerated atherosclerosis. Since the conventional lipid profile (total plasma cholesterol, triglycerides, low and high density lipoprotein cholesterol) is not consistently altered in SLE, we hypothesized that investigation of lipoprotein subclasses would improve prediction of risk of atherosclerosis in these patients. METHODS: As a quantitative index of atherosclerosis, we measured the carotid intima-media thickness (IMT) in 68 patients with SLE and related the atherosclerosis to a detailed lipoprotein profile generated using nuclear magnetic resonance (NMR). We measured the cholesterol transported by the pool of remnant lipoproteins (RLPc) and evaluated the modulatory effect of the APOE genotype on the lipoprotein subclass profile and atherosclerosis associated with SLE. RESULTS: Circulating lipoprotein remnant particles [RLPc and intermediate density lipoprotein (IDL)] were positively correlated with IMT, and among them, the indicator that explained 20.2% of the variability in carotid atherosclerosis measured in these patients was IDL, as assessed by NMR. Carriers of the APOE2 allele were at increased risk due to a significant accumulation of IDL particles. CONCLUSION: Lipoprotein subclasses are more associated with subclinical atherosclerosis in patients with SLE than the lipid variables that are routinely measured. The IDL fraction, which is significantly modulated by the APOE genotype, is the most strongly, significantly, and positively correlated with IMT.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».