Is it important to measure or reduce C-reactive protein in people at risk of cardiovascular disease?
Notice bibliographique
Résumé
Systemic and local vascular inflammation is implicated in atherogenesis. High-sensitivity (hs) assays detecting low concentrations of C-reactive protein (CRP) in healthy individuals have delineated associations of this inflammation marker with cardiovascular events years later. A 160 309-person participant level meta-analysis of 54 prospective studies found the relationship between log-CRP concentration and cardiovascular disease (CVD) events to be linear, with a 2.5-fold risk difference in individuals at opposite extremes of the CRP distribution.1In vitro studies and animal experiments point to potentially atherogenic actions of CRP,2 and statins lower both CRP and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C).3 The Justification for the Use of statins in Primary prevention: an Intervention Trial Evaluating Rosuvastatin (JUPITER),4 designed to ‘assess the effect of rosuvastatin on first ever cardiovascular events in apparently healthy men and women who do not qualify for statin therapy due to low levels of LDL-C, but who are at increased cardiovascular risk due to elevated levels of hs-CRP’, was halted because of ‘unequivocal evidence of a reduction in cardiovascular morbidity and mortality among patients who received CRESTOR (rosuvastatin) when compared to placebo’ (http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00239681). Consequently, the US Food and Drug Administration approved an amended license for rosuvastatin for the primary prevention of CVD events in men and women over 50 and 60 years, respectively, with one other risk factor and a CRP concentration of >2 mg/L.
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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 | 0,013 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».