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Enregistrement W2282648998 · doi:10.1373/clinchem.2015.247866

Nonfasting Sample for the Determination of Routine Lipid Profile: Is It an Idea Whose Time Has Come?

2016· article· en· W2282648998 sur OpenAlexaff
Nader Rifai, Ian Young, Børge G. Nordestgaard, Anthony S. Wierzbicki, Hubert W. Vesper, Samia Mora, Neil J. Stone, Jacques Genest, Greg Miller

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensCanadian Cardiovascular Society
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMerckAmgen
Mots-clésPostprandialMedicineMealInternal medicineCholesterolLipid profileEndocrinologyEpidemiologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many years the determination of a routine lipid profile (total, LDL, and HDL cholesterol and triglycerides) has been done routinely in the clinical laboratory using a blood specimen that is collected in the fasting state. The rationale for such a requirement includes 1) the postprandial changes in lipoprotein composition known to occur, particularly the increases in triglycerides (TG)10 concentration which have a direct relation to the meal fat and carbohydrate content, 2) the clinically significant effects of increased TG (>400 mg/dL; 4.5 mmol/L) on the calculation of LDL cholesterol (LDL-C) when using the Friedewald equation, and 3) the use of fasting samples for lipid measurement in many clinical trials and epidemiological studies on which treatment goals are based. However, because most of each person's lifetime is spent in the postprandial state, the wisdom of collecting a fasting sample to determine future risk of cardiovascular disease has been challenged. In addition, recent evidence has demonstrated that nonfasting TG concentrations are a better predictor of future coronary events compared to fasting TG, in both men and women. The Danish Society for Clinical Biochemistry, in 2009, and the UK National Institute of Clinical Excellence (NICE), in 2014, recommended the use of a nonfasting specimen for the determination of routine lipid profile; both entities acknowledge that in certain situations a fasting sample is required. The European Atherosclerosis Society and the European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine will be making a similar recommendation. In contrast, the 2013 guidelines released by the American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) preferred a fasting specimen for lipid testing. Such inconsistencies in published guidelines will complicate the interpretation of the literature and confound metaanalyses. The decision of whether to use a fasting or nonfasting sample, however, will be driven not only by the strong epidemiologic …

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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