Tacrolimus as Intervention in the Treatment of Hyperlipidemia after Liver Transplant
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To measure the effect on serum lipids and other risk factors for cardiovascular disease, we converted the primary immunosuppression of dyslipidemic stable liver transplant recipients from cyclosporine A to tacrolimus. METHODS: Patients underwent a four-month dietary stabilization period (American Heart Association Step II diet) and serum lipid samples were collected for analysis at a central laboratory. After conversion, dietary counseling and lipid analyses were performed over a six-month postconversion observation period. RESULTS: Enrollment was terminated prematurely due to low patient recruitment rates. Thirteen patients were enrolled and provided postconversion data showing surprisingly strong results. At six months postconversion, total cholesterol (C) was reduced by a mean of 0.61 mmol/L (P=0.017), high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) remained unchanged; the mean total C:HDL-C ratio was reduced by 0.87 (P=0.001). Low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) reductions were not statistically significant, but we observed a significant and persistent decrease in apolipoprotein B (-0.15 g/L six months postconversion, P=0.031). No changes in homocysteine or in vitamins B6 and B12 were discerned, but although red cell folate remained stable, serum folate increased after conversion. We observed no rejection episodes or any other clinically notable events following conversion. CONCLUSIONS: In this study, conversion from cyclosporine to tacrolimus provided a safe and well-tolerated alternative that reduced hyperlipidemia and other recognized cardiovascular risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».