Fractional Esterification Rate of Cholesterol and Ratio of Triglycerides to HDL-Cholesterol Are Powerful Predictors of Positive Findings on Coronary Angiography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the predictive value of various clinical and biochemical markers for angiographically defined coronary artery disease (aCAD). Specifically, we assessed the value of the ratio of plasma triglyceride (TGs) to HDL-cholesterol (HDL-C) and the fractional esterification rate of cholesterol in plasma depleted of apolipoprotein B (apoB)-containing lipoproteins (FER(HDL)), a functional marker of HDL and LDL particle size. METHODS: Patients (788 men and 320 women) undergoing coronary angiography were classified into groups with positive [aCAD(+)] and negative [aCAD(-)] findings. Patient age, body mass index, waist circumference, blood pressure (BP), medications, drinking, smoking, exercise habits, and plasma total cholesterol (TC), LDL-cholesterol (LDL-C), HDL-unesterified cholesterol, HDL-C, TGs, FER(HDL), apoB, log(TG/HDL-C), and TC/HDL-C were assessed. Lipids and apoproteins were measured by standard laboratory procedures; FER(HDL) was determined by a radioassay. RESULTS: Members of the aCAD(+) group were older and had a higher incidence of smoking and diabetes than those in the aCAD(-) group. The aCAD(+) group also had higher TG, apoB, FER(HDL), and log(TG/HDL-C) and lower HDL-C values. aCAD(+) women had greater waist circumference and higher plasma TC and TC/HDL-C. aCAD(+) men, but not women, had higher plasma LDL-C. In the multivariate logistic model, the significant predictors of the presence of aCAD(+) were FER(HDL), age, smoking, and diabetes. If only laboratory tests were included in the multivariate logistic model, FER(HDL) appeared as the sole predictor of aCAD(+). Log(TG/HDL-C) was an independent predictor when FER(HDL) was omitted from multivariate analysis. CONCLUSIONS: FER(HDL) was the best laboratory predictor of the presence of coronary atherosclerotic lesions.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».