High-density lipoproteins and cardiovascular disease: 2010 update
Notice bibliographique
Résumé
High-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) is a continuous inverse cardiovascular risk factor. The mechanisms by which HDLs protect against atherosclerosis are multiple. The major effect is thought to be reverse cholesterol transport, the mechanism by which excess cellular cholesterol is returned to the liver for excretion in the bile. HDLs also have pleiotropic roles: they decrease inflammation, prevent low-density lipoprotein oxidation, vascular endothelial cell apoptosis and thrombosis, and improve vascular endothelial function. Recent studies suggest that nascent HDL particles are metabolized rapidly and that their components (Apo AI, cholesterol and phospholipids) are rapidly exchanged within lipoprotein classes. There are many causes of HDL-C deficiency. Using Mendelian randomization, several groups have concluded that many genetic forms of HDL deficiency do not increase cardiovascular risk. This raises the controversial issue of the causality of low HDL-C as a cardiovascular risk factor, rather than a marker of cardiovascular health. This is reflected in the importance of lifestyle in determining HDL-C levels. The treatment of low HDL-C remains controversial, in part because the only currently available effective medication, niacin, is relatively poorly tolerated and outcomes studies on cardiovascular disease prevention are still pending.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 0,005 |
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 ».