Lipoprotein (a) in Chronic Renal Failure: Effect of Maintenance Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary artery disease accounts for significant morbidity and mortality in patients with chronic kidney disease (CKD). Besides the higher prevalence of traditional risk factors, several uremia-related factors may play a role in accelerated atherosclerosis, such as elevated levels of lipoprotein (a) (Lp(a)). The effect of maintenance hemodialysis (MHD) on Lp(a) levels is not well understood. The present work was carried out to study the Lp(a) levels in Stage 4 and Stage 5 CKD patients as well as the effect of MHD on Lp(a) levels in patients with Stage 5 CKD. METHODS: The study subjects included 15 patients with Stage 4 CKD, 15 patients with Stage 5 CKD, and 15 age- and sex-matched healthy controls. Plasma Lp(a) was measured by ELISA in all the subjects at the time of entry into the study and after 4 weeks of MHD in patients with Stage 5 CKD. Patients on MHD were dialyzed two to three times weekly for 4 hr during each session. RESULTS: Mean Lp(a) levels were significantly higher in patients with CKD than in control patients. In patients with Stage 4 CKD, the Lp(a) level was 34.0 +/- 19.5 mg/dL, whereas in Stage 5 CKD the level was 49.0 +/- 30.9 and in healthy controls it was 22.2 +/- 16.4. In patients with Stage 5 CKD, 4 weeks of MHD led to a significant fall in Lp(a) levels by 23.6% (P < 0.001). CONCLUSIONS: The results of this study show that increases in Lp(a) levels start early during the course of CKD and become more pronounced with increased severity of disease. Initiation of MHD lowers Lp(a) levels and may have a long-term beneficial effect on cardiovascular morbidity and mortality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».