Plasma PCSK9 Is Associated with Age, Sex, and Multiple Metabolic Markers in a Population-Based Sample of Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) is a protein convertase that posttranslationally promotes the degradation of the low-density lipoprotein receptor (LDLR) in hepatocytes and increases plasma LDL cholesterol (LDL-C). Heterozygote gain-of-function mutations of PCSK9 are associated with the familial hypercholesterolemia phenotype, whereas loss-of-function variants are associated with reduced LDL-C concentrations and lower coronary risk. Plasma PCSK9 correlates with body mass index, triglyceridemia, total cholesterol, and LDL-C in adults, but no data are available in youth. METHODS: We studied 1739 French Canadian youth ages 9, 13, and 16 years who participated in the Quebec Child and Adolescent Health and Social Survey, a province-wide school-based survey conducted in 1999. An ELISA assay was used to measure plasma PSCK9. RESULTS: The mean (SD) plasma PCSK9 concentration was 84.7 (24.7) microg/L in the sample. In boys, plasma PCSK9 decreased with age, whereas the inverse was true for girls. There were statistically significant positive associations between PCSK9 and fasting glucose, insulin, and HOMA-IR (homeostasis model assessment of insulin resistance). In multivariable analysis, a 10% higher fasting insulin was associated with a 1%-2% higher PCSK9 in both sexes. There were also positive associations between PCSK9 and total cholesterol, LDL-C, and triglycerides, as well as with HDL-C and apolipoproteins A1 and B. CONCLUSIONS: PCSK9 is associated with age, sex, and multiple metabolic markers in youth. A novel finding is that PCSK9 is associated with fasting insulinemia, which suggests that PCSK9 could play a role in the development of dyslipidemia associated with the metabolic syndrome. .
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».