MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2329183575 · doi:10.1097/mol.0b013e328353292e

Plasma noncholesterol sterols

2012· review· en· W2329183575 sur OpenAlexafffund
Dylan MacKay, Peter J.H. Jones

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDyslipidemiaCholesterolCholesterol synthesisSterolMedicinePharmacologyBiologyInternal medicineBiochemistryDiseaseReductase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Noncholesterol sterols (NCSs) in plasma encompass endogenous cholesterol precursors and exogenous phytosterols and cholesterol metabolites, which are used as surrogate measures of cholesterol synthesis and cholesterol absorption, respectively. The ratios of cholesterol synthesis to cholesterol absorption surrogates are also utilized to assess the overall balance of cholesterol metabolism, with higher values representing more synthesis and lower values more absorption. The objective of this review is to focus on recent findings using plasma NCSs and their potential in customizing dietary and pharmacological hypolipidemic therapies. RECENT FINDINGS: NCSs are often used to assess the impact of pharmacological and dietary interventions on cholesterol metabolism. Various forms of dyslipidemia have been characterized using NCSs, and NCSs may be a valuable tool in selecting appropriate treatment therapies. NCSs levels are affected by genetic, dietary and physiological factors and have been related to cardiovascular disease risk. SUMMARY: The expanded use of plasma NCSs is currently limited by the lack of standardized methodology. However, noncholesterol sterols are still a valuable research tool for the overall assessment of cholesterol metabolism and may have clinical potential in the personalization of diet and medicine.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in LipidologyMême sujetCholesterol and Lipid MetabolismTravaux en français237 207