Cholesterol esterification and atherogenic index of plasma correlate with lipoprotein size and findings on coronary angiography
Notice bibliographique
Résumé
We examined the association between rate of cholesterol esterification in plasma depleted of apolipoprotein B-containing lipoproteins (FER(HDL)), atherogenic index of plasma (AIP) [(log (TG/HDL-C)], concentrations, and size of lipoproteins and changes in coronary artery stenosis in participants in the HDL-Atherosclerosis Treatment Study. A total of 160 patients was treated with simvastatin (S), niacin (N), antioxidants (A) and placebo (P) in four regimens. FER(HDL) was measured using a radioassay; the size and concentration of lipoprotein subclasses were determined by nuclear magnetic resonance spectroscopy. The S+N and S+N+A therapy decreased AIP and FER(HDL), reduced total VLDL (mostly the large and medium size particles), decreased total LDL particles (mostly the small size), and increased total HDL particles (mostly the large size). FER(HDL) and AIP correlated negatively with particle sizes of HDL and LDL, positively with VLDL particle size, and closely with each other (r = 0.729). Changes in the proportions of small and large lipoprotein particles, which were reflected by FER(HDL) and AIP, corresponded with findings on coronary angiography. Logistic regression analysis of the changes in the coronary stenosis showed that probability of progression was best explained by FER(HDL) (P = 0.005). FER(HDL) and AIP reflect the actual composition of the lipoprotein spectrum and thus predict both the cardiovascular risk and effectiveness of therapy. AIP is already available for use in clinical practice as it can be readily calculated from the routine lipid profile.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».