ApoB versus non-HDL-cholesterol: Diagnosis and cardiovascular risk management
Notice bibliographique
Résumé
The most recent guidelines released by the EAS/ESC and the Canadian Cardiovascular Society (CCS) retain low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) as the primary measure of the atherogenic risk of the apolipoprotein B (apoB) lipoproteins and the primary target of LDL-C lowering therapy. Both organizations endorse non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) and apoB as "alternate/secondary" targets, but neither group offers evidence supporting the continued preference of LDL-C as the primary target over non-HDL-C and apoB. Further, both suggest that non-HDL-C and apoB more or less measure the same thing and, therefore, are essentially interchangeable. But what is the evidence that LDL-C should remain the primary target, and are apoB and non-HDL-C mirror images of one another? Furthermore, are estimation of risk and establishment of treatment targets the only relevant issues, or is diagnosis also an essential objective? These are the questions this article will address. Our principal objectives are: (1) to clarify the differences between LDL-C, non-HDL-C, and apoB and to distinguish what they measure; (2) to summarize the evidence relating to LDL-C, non-HDL-C, and apoB as predictors of cardiovascular risk and as targets for treatment; and (3) to demonstrate that diagnosis of atherogenic dyslipoproteinemias should be a fundamental clinical priority.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».