Age and Cardiovascular Risk Attributable to Apolipoprotein B, Low‐Density Lipoprotein Cholesterol or Non‐High‐Density Lipoprotein Cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher concentrations of the apolipoprotein B (apoB) lipoproteins increase the risk of cardiovascular disease. However, whether the risk associated with apoB lipoproteins varies with age has not been well examined. METHODS AND RESULTS: We determined the associations for total cholesterol, low-density lipoprotein (LDL)-cholesterol (LDL-C), non-high-density lipoprotein-cholesterol (non-HDL-C), apoB, apolipoprotein A-I (apoA-I), and HDL-cholesterol (HDL-C) with myocardial infarction at different ages in 11 760 controls and 8998 myocardial infarction cases of the INTERHEART Study. Logistic regression was used to compute the odds ratio of myocardial infarction for 1 SD change in each lipid marker by decade from <40 to >70 years of age. Except for those >70, plasma levels of total cholesterol, LDL-C, and non-HDL-C and apoB were greater in cases than controls. However, the average levels of these markers decreased significantly as age increased. By contrast, levels of apoA-I and HDL-C were significantly greater in controls than cases but increased significantly as age increased. The cardiovascular risk associated with the atherogenic lipid markers differed at different ages. Most notably, there was a significant decline in the odds ratio for total cholesterol, LDL-C, and non-HDL-C, and apoB with increases in age whereas the odds ratios associated with apoA-I and HDL-C were consistent across the age groups. CONCLUSIONS: These data indicate that the risk of cardiovascular events associated with apoB particles is greater in younger compared to older individuals. This finding is consistent with greater relative benefit from LDL-lowering therapy in younger compared to older individuals and so argues for therapy in younger individuals with elevated lipids.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».