Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We provide an overview of recent advances in the therapy of hypertriglyceridemia, focusing on several new therapies with potential for treating of familial chylomicronemia, other forms of hypertriglyceridemia, and for triglyceride-lowering in patients with other lipid disorders. RECENT FINDINGS: Newer triglyceride-lowering modalities under evaluation include gene therapy for lipoprotein lipase deficiency (alipogene tiparvovec), and antisense oligonucleotides against mRNA for apolipoproteins B (mipomersen) and C3 (volanesorsen, ISIS 304801). Other potential therapies include small molecule inhibitors of microsomal triglyceride transfer protein (lomitapide) and diacylglycerol acyltransferase-1 (pradigastat), and a monoclonal antibody against angiopoietin-like protein 3 (REGN1500). There is also renewed interest in omega-3 fatty acids, and in developing potent and selective agonists of peroxisome proliferator-activated receptors. SUMMARY: Several promising triglyceride-lowering therapies are at various stages of development; a few are even available in some markets. Although existing data suggest good biochemical efficacy, data on long-term clinical outcomes are still limited. For some therapies, cost will be an important consideration, and use will likely be restricted to orphan indications, for example very severe cases of hypertriglyceridemia as seen in familial chylomicronemia syndrome, although some therapies could theoretically be more broadly used one day for cardiovascular disease prevention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».