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Enregistrement W2338134757 · doi:10.1161/jaha.115.003012

Lipoprotein(a) Interactions With Low‐Density Lipoprotein Cholesterol and Other Cardiovascular Risk Factors in Premature Acute Coronary Syndrome (ACS)

2016· article· en· W2338134757 sur OpenAlexaff
Mehdi Afshar, Louise Pilote, Line Dufresne, James C. Engert, George Thanassoulis

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioInterquartile rangeInternal medicineAcute coronary syndromeRisk factorLipoprotein(a)Prospective cohort studyPopulationLipoproteinCholesterolMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations88
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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