Are post-treatment low-density lipoprotein subclass pattern analyses potentially misleading?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some patients administered cholesterol-lowering therapies may experience an increase in the proportion of small LDL particles, which may be misinterpreted as a worsening of atherosclerotic coronary heart disease risk. This study assessed the lipid effects of adding ezetimibe to atorvastatin or doubling the atorvastatin dose on low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels (and the cholesterol content of LDL subclasses), LDL particle number (approximated by apolipoprotein B), and LDL particle size. This was a multicenter, double-blind, randomized, parallel-group study of hypercholesterolemic, high atherosclerotic coronary heart disease risk patients. After stabilization of atorvastatin 40 mg, 579 patients with LDL-C >70 mg/dL were randomized to 6 weeks of ezetimibe + atorvastatin 40 mg or atorvastatin 80 mg. Efficacy parameters included changes from baseline in LDL-C, apolipoprotein B, non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C), and lipoprotein subclasses (Vertical Auto Profile II) and pattern for the overall population, as well as patient subgroups with baseline triglyceride levels <150 mg/dL or ≥150 mg/dL. RESULTS: Both treatments significantly reduced LDL-C (and the cholesterol content of most LDL subfractions [LDL1-4]) apolipoprotein B, non-HDL-C levels, but did not reduce the proportion of smaller, more dense LDL particles; in fact, the proportion of Pattern B was numerically increased. Results were generally similar in patients with triglyceride levels <150 or ≥150 mg/dL. CONCLUSIONS: When assessing the effects of escalating cholesterol-lowering therapy, effects upon Pattern B alone to assess coronary heart disease risk may be misleading when interpreted without considerations of other lipid effects, such as reductions in LDL-C, atherogenic lipoprotein particle concentration, and non-HDL-C levels. TRIAL REGISTRATION: (Registered at clinicaltrials.gov: Clinical trial # NCT00276484).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».