The relationship between lipoprotein(a) and coronary artery disease, as well as its variable nature following myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The present study aimed to investigate the relationship between the severity of coronary artery disease (CAD) and level of Lipoprotein (LP)(a). METHODS: The study included 52 CAD patients and a control group consisting of 38 individuals. The patients were classified into three groups based on the clinical form of CAD (stable angina pectoris, SAP, unstable angina pectoris, UAP, and myocardial infarction,MI), and were further divided into three groups based on CAD severity (1-, 2- and 3-vessel). Serum Lp(a) levels were monitored 4, 8, and 24 h, 10 and 30 days following acute MI in 18 patients. RESULTS: Based on regression analysis, Lp(a) was not correlated with other lipoproteins or with risk factors of CAD, such as body mass index, smoking, family history, diabetes, age, gender, and hypertension (r = 0.08-0.22). 72% of the patients in the CAD group and 24% of the control group had an Lp(a) level > 30 mg dL(-1) (P = 0.004), and Lp(a) levels were higher in 3-vessel patients than in 2-vessel and 1-vessel CAD patients (86% vs. 68%, P = 0.02 and 86% vs. 62%, P=0.01, respectively). Serum Lp(a) levels were higher in the UAP and MI groups than in the SAP group (48 ± 44.7 mg dL(-1), 49 ± 36.1 mg dL(-1) and 31.2 ± 22.3 mg dL(-1), respectively, P=0.02). Lp(a) levels increased after acute MI, and reached peak levels 10 days post-MI (41% increase, P=0.001) and remained considerably elevated (18%) 30 days post-MI (P=0.01). CONCLUSION: Serum Lp(a) was higher in the UAP and MI patients in comparison with the SAP patients, and was higher in 3-vessel CAD in comparison with 1- and 2-vessel CAD patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».