Lathosterol and Noncholesterol Sterols in Routine Use for the Differentiation and Monitoring of Dietary and Drug Induced Treatment of Hypercholesterolemias in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The authors discuss their 15 years of experience with use of noncholesterol sterols (NCS) when diagnosing heterozygous familial hypercholesterolemia (HFH) and the dietary and drug treatment of children and adolescents when lathosterol (Lat) and desmosterol (Des) as cholesterol synthesis precursors, and campesterol (Cam) and sitosterol (Sit) as cholesterol absorption precursors are included. Patients and Methods: 38 children and adolescents (6-18 yrs) with HFH proven by molecular genetic testing of LDL-cholesterol receptor deficit; 107 children patients with clinical and laboratory symptoms of other hypercholesterolemias; 84 healthy school-age children as a control group. Routine lipid spectrum scan—total cholesterol (TCh), LDL-Ch, HDL-Ch, TAG, with additional apo A1, apo B, Lp (a), LDL-receptors, apo E polymorphism; Lat, Des, Cam and Sit in the plasma—was established by means of GC/MS. Results: The HFH patients on a low cholesterol diet (LCHD) who come to our lipid outpatient clinic have elevated levels of Lat and Des, unlike patients with alimentary hypercholesterolemia (p<0, 001). Lat and Des levels are high following interruption of medical treatment during long vacations or when drug treatment is neglected. Administration of statins only in sufficiently high therapeutic doses reduces Lat and Des (p<0, 001). Compensatory elevation of Cam and Sit occurs only in few pediatric patients. Ezetimibe decreases Cam and Sit more efficiently than Lat or Des. Combination of statin with ezetimibe is most efficient in decrease of not only TCh but also Lat and Des, as well as Cam and Sit. Conclusions: Extending the laboratory spectrum by precursors of cholesterol synthesis and absorption improves the differential diagnosis of HFH and makes monitoring and/or treatment of children and adolescents more precise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».