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Enregistrement W2085523397 · doi:10.1186/s12933-014-0159-y

Hypertriglyceridemia: a too long unfairly neglected major cardiovascular risk factor

2014· review· en· W2085523397 sur OpenAlexaff
Alexander Tenenbaum, Robert Klempfner, Enrique Z. Fisman

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypertriglyceridemiaInternal medicineMedicineBezafibrateFenofibrateEndocrinologyFibrateMetabolic syndromeInsulin resistanceTriglycerideDiabetes mellitusNiacinDyslipidemiaLipoproteinVery low-density lipoproteinProinflammatory cytokineCholesterolInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existence of an independent association between elevated triglyceride (TG) levels, cardiovascular (CV) risk and mortality has been largely controversial. The main difficulty in isolating the effect of hypertriglyceridemia on CV risk is the fact that elevated triglyceride levels are commonly associated with concomitant changes in high density lipoprotein (HDL), low density lipoprotein (LDL) and other lipoproteins. As a result of this problem and in disregard of the real biological role of TG, its significance as a plausible therapeutic target was unfoundedly underestimated for many years. However, taking epidemiological data together, both moderate and severe hypertriglyceridaemia are associated with a substantially increased long term total mortality and CV risk. Plasma TG levels partially reflect the concentration of the triglyceride-carrying lipoproteins (TRL): very low density lipoprotein (VLDL), chylomicrons and their remnants. Furthermore, hypertriglyceridemia commonly leads to reduction in HDL and increase in atherogenic small dense LDL levels. TG may also stimulate atherogenesis by mechanisms, such excessive free fatty acids (FFA) release, production of proinflammatory cytokines, fibrinogen, coagulation factors and impairment of fibrinolysis. Genetic studies strongly support hypertriglyceridemia and high concentrations of TRL as causal risk factors for CV disease. The most common forms of hypertriglyceridemia are related to overweight and sedentary life style, which in turn lead to insulin resistance, metabolic syndrome (MS) and type 2 diabetes mellitus (T2DM). Intensive lifestyle therapy is the main initial treatment of hypertriglyceridemia. Statins are a cornerstone of the modern lipids-modifying therapy. If the primary goal is to lower TG levels, fibrates (bezafibrate and fenofibrate for monotherapy, and in combination with statin; gemfibrozil only for monotherapy) could be the preferable drugs. Also ezetimibe has mild positive effects in lowering TG. Initial experience with en ezetimibe/fibrates combination seems promising. The recently released IMPROVE-IT Trial is the first to prove that adding a non-statin drug (ezetimibe) to a statin lowers the risk of future CV events. In conclusion, the classical clinical paradigm of lipids-modifying treatment should be changed and high TG should be recognized as an important target for therapy in their own right. Hypertriglyceridemia should be treated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations183
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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