Lipoprotein(a) Is an Independent Risk Factor for Cardiovascular Disease in Heterozygous Familial Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of lipoprotein(a) [Lp(a)] as a predictor of cardiovascular disease (CVD) in patients with heterozygous familial hypercholesterolemia (HFH) is unclear. We sought to examine the utility of this lipoprotein as a predictor of CVD outcomes in the HFH population at our lipid clinic. METHODS: This was a retrospective analysis of clinical and laboratory data from a large multiethnic cohort of HFH patients at a single, large lipid clinic in Vancouver, Canada. Three hundred and eighty-eight patients were diagnosed with possible, probable, or definite HFH by strict clinical diagnostic criteria. Multivariate Cox regression analysis was used to study the relationship between several established CVD risk factors, Lp(a), and the age of first hard CVD event. RESULTS: An Lp(a) concentration of 800 units/L (560 mg/L) or higher was a significant independent risk factor for CVD outcomes [hazard ratio (HR) = 2.59; 95% confidence interval (CI), 1.53-4.39; P < 0.001]. Other significant risk factors were male sex [HR = 3.19 (1.79-5.69); P < 0.001] and ratio of total to HDL-cholesterol [1.18 (1.07-1.30); P = 0.001]. A previous history of smoking or hypertension each produced HRs consistent with increased CVD risk [HR = 1.55 (0.92-2.61) and 1.57 (0.90-2.74), respectively], but neither reached statistical significance (both P = 0.10). LDL-cholesterol was not an independent predictor of CVD risk [HR = 0.85 (0.0.71-1.01); P = 0.07], nor was survival affected by the subcategory of HFH diagnosis (i.e., possible vs probable vs definite HFH). CONCLUSION: Lp(a) is an independent predictor of CVD risk in a multiethnic HFH population.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».