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Enregistrement W2162616258 · doi:10.1586/erc.12.21

Diagnosis and treatment of severe hypertriglyceridemia

2012· review· en· W2162616258 sur OpenAlexaff
Adie Viljoen, Anthony S. Wierzbicki

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypertriglyceridemiaLipoprotein lipaseMedicineMicrosomal triglyceride transfer proteinNiacinInternal medicineInsulin resistanceEndocrinologyPancreatitisTriglycerideLipoproteinInsulinCholesterolAdipose tissueVery low-density lipoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe hypertriglyceridemia is associated with acute pancreatitis and can be a manifestation of lipoprotein lipase (LPL) deficiency. It is associated with a spectrum of disorders, ranging from heterozygous LPL deficiency allied with environmental factors to rare severe cases of homozygous LPL deficiency. The genes associated with reduced LPL activity include LPL, its cofactor apoC-2, a controlling protein apoA-5 and the LPL receptor GPI-HBP1. The effects of mutations are exacerbated by environmental factors such as diet, pregnancy and insulin resistance. Treatment of clinical LPL deficiency is by ultra-low-fat diet along with the use of fibrates, omega-3 fatty acids, niacin, statins and insulin-sensitizing therapies, depending on the extent of residual LPL activity. Novel therapies that target lipoprotein particle assembly through the antisense oligonucleotides or by interference with triglyceride-loading microsomal transport protein inhibitors offer new potential options for treating hypertriglyceridemia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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