Lipoprotein(a) Interactions With Low‐Density Lipoprotein Cholesterol and Other Cardiovascular Risk Factors in Premature Acute Coronary Syndrome (ACS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current recommendations for lipoprotein(a) (Lp[a]) focus on the control of other risk factors, including lowering low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), with little evidence to support this approach. Identifying interactions between Lp(a) and other risk factors could identify individuals at increased risk for Lp(a)-mediated disease. METHODS AND RESULTS: We used a case-only study design and included 939 participants (median age=49 years, interquartile range 46-53, women=33.1%) from the GENdEr and Sex determInantS of cardiovascular disease: from bench to beyond-Premature Acute Coronary Syndrome (GENESIS-PRAXY) study, a multicenter prospective cohort study of premature acute coronary syndrome. There was a higher prevalence of elevated Lp(a) levels (>50 mg/dL; 80th percentile) in PRAXY participants as compared to the general population (31% versus 20%; P<0.001). Lp(a) was strongly associated with LDL-C (adjusted β 0.17; P<0.001). Individuals with high Lp(a) were more likely to have LDL-C >2.5 mmol/L, indicating a synergistic interaction (adjusted odds ratio 1.51; 95% CI 1.08-2.09; P=0.015). The interaction with high Lp(a) was stronger at increasing LDL-C levels (LDL-C >3.5, adjusted odds ratio 1.87; LDL-C >4.5, adjusted odds ratio 2.72). In a polytomous logistic model comparing mutually exclusive LDL-C categories, the interaction with high Lp(a) became attenuated at LDL-C ≤3.5 mmol/L (odds ratio 1.16; 95% CI 0.80-1.68, P=0.447). Other risk factors were not associated with high Lp(a). CONCLUSIONS: In young acute coronary syndrome patients, high Lp(a) is more prevalent than in the general population and is strongly associated with high LDL-C, suggesting that Lp(a) confers greater risk for acute coronary syndrome when LDL-C is elevated. Individuals with high Lp(a) and LDL-C >3.5 mmol/L may warrant aggressive LDL-C lowering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».