Prospects for atherosclerosis regression through increase in high-density lipoprotein and other emerging therapeutic targets
Notice bibliographique
Résumé
In a process often seen as progressive and irreversible, deposition and retention of lipoproteins and the consequent inflammatory reaction result in the accumulation of atherosclerotic plaques from an early age. However, striking effects observed in experimental models support the concept that atherosclerosis can regress. This is often accompanied by changes in plaque composition favouring stability and decreased likelihood of rupture. Large clinical trials have established the value of low-density lipoprotein cholesterol reduction with statin treatment, although this may prevent no more than 30% of all cardiovascular events, and the magnitude of effect on plaque regression seems relatively modest. High-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) is well recognised as an important and independent protective factor, although treatment options to increase HDL-C have until now been limited. The recent emergence of new treatments will probably establish increased HDL-C as another important strategy in antiatherosclerosis treatment. Beyond HDL-C increases, further appreciation of mechanisms of cellular lipid homoeostasis and regulation of gene transcription have revealed new targets for atherosclerosis treatment. This review considers emerging approaches to plaque regression together with some of the parallel developments in imaging technology that will improve our appreciation of response to treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».