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Enregistrement W2166900112 · doi:10.1161/atvbaha.115.306172

Association of Proprotein Convertase Subtilisin/Kexin Type 9 (PCSK9) With Cardiovascular Risk in Primary Prevention

2015· article· en· W2166900112 sur OpenAlexafffund
Yiming M. Zhu, Todd J. Anderson, Khokan C. Sikdar, Marinda Fung, Matthew McQueen, Eva Lonn, Subodh Verma

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaAlberta InnovatesCanada Research ChairsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésKexinPCSK9Proprotein convertaseSubtilisinMedicineProprotein ConvertasesPrimary preventionEvolocumabInternal medicineLDL receptorEndocrinologyCholesterolDiseaseBiologyLipoproteinBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) plays an important role in the modulation of low-density lipoprotein metabolism. This study was conducted to evaluate the relationship between serum PCSK9 concentrations and measures of vascular health, subclinical atherosclerosis, and adverse cardiovascular events. The relationship between traditional risk factors and PCSK9 concentrations was also examined. APPROACH AND RESULTS: The cohort consisted of 1527 middle-aged men enrolled in the Firefighters and Their Endothelium (FATE) study, who were free of vascular disease and followed up over a mean period of 7.2±1.7 years. Baseline evaluation included assessment of traditional cardiovascular risk factors and measurements of flow-mediated dilation, reactive hyperemic velocity time integral, and carotid intima-media thickness. Biochemical parameters, including serum PCSK9 concentrations, were analyzed to determine predictors of vascular measures and to evaluate the role of PCSK9 in the occurrence of adverse cardiovascular events. Multivariate linear regression analyses indicated that body mass index, insulin, low-density lipoprotein-cholesterol, and triglycerides were independent predictors of PCSK9. Further modeling revealed no correlation between PCSK9 concentration and carotid intima media thickness, flow-mediated dilation, or reactive hyperemic velocity time integral. Analyses indicated no significant association between PCSK9 concentrations and cardiovascular event occurrences. CONCLUSIONS: Although correlated with low-density lipoprotein-cholesterol, insulin, and triglycerides, PCSK9 was not associated with measures of vascular function or structure. There was also no significant relationship between PCSK9 concentrations and cardiovascular events. Thus, although PCSK9 is an important therapeutic target to reduce circulating low-density lipoprotein-cholesterol concentrations, it is unlikely to be a biomarker of atherosclerotic risk or vascular health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations81
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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