Assessment and Clinical Relevance of Non-Fasting and Postprandial Triglycerides: An Expert Panel Statement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An Expert Panel group of scientists and clinicians met to consider several aspects related to non-fasting and postprandial triglycerides (TGs) and their role as risk factors for cardiovascular disease (CVD). In this context, we review recent epidemiological studies relevant to elevated non-fasting TGs as a risk factor for CVD and provide a suggested classification of non-fasting TG concentration. Secondly, we sought to describe methodologies to evaluate postprandial TG using a fat tolerance test (FTT) in the clinic. Thirdly, we discuss the role of non-fasting lipids in the treatment of postprandial hyperlipemia. Finally, we provide a series of clinical recommendations relating to non-fasting TGs based on the consensus of the Expert Panel: 1). Elevated non-fasting TGs are a risk factor for CVD. 2). The desirable non-fasting TG concentration is <2 mmol/l (<180 mg/dl). 3). For standardized postprandial testing, a single FTT meal should be given after an 8 h fast and should consist of 75 g of fat, 25 g of carbohydrates and 10 g of protein. 4). A single TG measurement 4 h after a FTT meal provides a good evaluation of the postprandial TG response. 5). Preferably, subjects with non-fasting TG levels of 1-2 mmol/l (89-180 mg/dl) should be tested with a FTT. 6). TG concentration ≤ 2.5 mmol/l (220 mg/dl) at any time after a FTT meal should be considered as a desirable postprandial TG response. 7). A higher and undesirable postprandial TG response could be treated by aggressive lifestyle modification (including nutritional supplementation) and/or TG lowering drugs like statins, fibrates and nicotinic acid.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle