The expanding role of lipoprotein apheresis in the treatment of raised lipoprotein(a) in ischaemic heart disease and refractory angina
Notice bibliographique
Résumé
It is increasingly recognised that lipoprotein(a) [Lp(a)], an inherited, genetically-determined form of LDL-cholesterol, is an independent cardiovascular risk factor and predictor of adverse cardiovascular outcomes. Lp(a) is felt to increase cardiovascular risk via its pro-thrombotic effect and by enhancing intimal lipoprotein deposition. Lipoprotein apheresis is currently the most effective treatment for raised Lp(a). There is a growing body of evidence suggesting that aggressively lowering raised Lp(a) may improve cardiovascular and clinical outcomes, although much more research is required in this field. Angina which is refractory to conventional medical therapy and revascularisation, is extremely challenging to manage. Treatment options for such patients remain very limited. We describe the case of a patient with refractory angina and raised lipoprotein(a) in whom aggressive reduction of Lp(a) with lipoprotein apheresis successfully ameliorated the progression of coronary stenosis and provided effective and durable relief of angina symptoms. In our centre, we are currently conducting a prospective, randomised controlled cross-over study of patients with refractory angina and raised Lp(a), randomised to undergoing lipoprotein apheresis or 'sham' apheresis with assessment of myocardial perfusion, carotid atherosclerosis, endothelial vascular function, thrombogenesis, oxidised phospholipids and their antibodies, exercise capacity, angina symptoms and quality of life at the beginning and end of treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».