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Enregistrement W2106238465 · doi:10.2174/187152811796117771

Lipoprotein-Associated Phospholipase A2: How Effective as a Risk Marker of Cardiovascular Disease and as a Therapeutic Target?

2011· review· en· W2106238465 sur OpenAlexaff
Mohamed Ahmed, Jing Ji, Qing H. Meng

Notice bibliographique

RevueInflammation & Allergy - Drug Targets · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipoprotein-associated phospholipase A2BiomarkerLipoproteinPhospholipase A2MedicineVery low-density lipoproteinDiseaseLipoprotein(a)InflammationProinflammatory cytokineInternal medicineImmunologyBiologyEnzymeCholesterolBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipoprotein-associated phospholipase A2 (Lp-PLA2) has been studied extensively in terms of biology, pathophysiology, diagnostic and prognostic values. Lp-PLA2 is an enzyme produced in atherosclerotic plaque by inflammatory cells, linked to LDL, HDL and VLDL. The binding of Lp-PLA2 to a specific lipoprotein fraction renders it more atherogenic. Increasing evidence has demonstrated Lp-PLA2 as a novel "ideal" marker for CVD as of its high specificity for vascular inflammation and low biologic variability. Thus, determination of Lp-PLA2 in individuals may provide clinically relevant information about their future risk of CVD events. In addition, Lp-PLA2 has been considered as a therapeutic target, which has been acted upon indirectly (lipid lowering medications) and directly (Lp-PLA2 antagonists such as darapladib) in pharmacologic therapies. This review will provide an overview on biochemistry, biology, proatherogenic, proinflammatory and proapoptotic effects of Lp-PLA2. Clinical utility and its validity as an independent CVD biomarker as well as a diagnostic biomarker to be detected in the very early stages of atherosclerosis will be also discussed. Moreover, the role of Lp-PLA2 as a pharmacologic therapeutic target is another theme of this review.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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