Familial hypercholesterolaemia in children and adolescents: gaining decades of life by optimizing detection and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Familial hypercholesterolaemia (FH) is a common genetic cause of premature coronary heart disease (CHD). Globally, one baby is born with FH every minute. If diagnosed and treated early in childhood, individuals with FH can have normal life expectancy. This consensus paper aims to improve awareness of the need for early detection and management of FH children. Familial hypercholesterolaemia is diagnosed either on phenotypic criteria, i.e. an elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) level plus a family history of elevated LDL-C, premature coronary artery disease and/or genetic diagnosis, or positive genetic testing. Childhood is the optimal period for discrimination between FH and non-FH using LDL-C screening. An LDL-C ≥5 mmol/L (190 mg/dL), or an LDL-C ≥4 mmol/L (160 mg/dL) with family history of premature CHD and/or high baseline cholesterol in one parent, make the phenotypic diagnosis. If a parent has a genetic defect, the LDL-C cut-off for the child is ≥3.5 mmol/L (130 mg/dL). We recommend cascade screening of families using a combined phenotypic and genotypic strategy. In children, testing is recommended from age 5 years, or earlier if homozygous FH is suspected. A healthy lifestyle and statin treatment (from age 8 to 10 years) are the cornerstones of management of heterozygous FH. Target LDL-C is <3.5 mmol/L (130 mg/dL) if >10 years, or ideally 50% reduction from baseline if 8-10 years, especially with very high LDL-C, elevated lipoprotein(a), a family history of premature CHD or other cardiovascular risk factors, balanced against the long-term risk of treatment side effects. Identifying FH early and optimally lowering LDL-C over the lifespan reduces cumulative LDL-C burden and offers health and socioeconomic benefits. To drive policy change for timely detection and management, we call for further studies in the young. Increased awareness, early identification, and optimal treatment from childhood are critical to adding decades of healthy life for children and adolescents with FH.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».