Does lifestyle contribute to disease severity in patients with inherited lipid disorders?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Patients with familial hypercholesterolemia, familial combined hyperlipidemia and hyperlipoprotein(a) are at high cardiovascular risk. Increasing evidence suggest that lifestyle-related risk factors such as physical inactivity, and poor diet quality could influence cardiovascular risk in these patients. Our objective is to review the evidence that supports the role of lifestyle-related factors in the prediction of cardiovascular risk in patients with inherited lipid disorders. RECENT FINDINGS: Recent studies have shown that smoking, a poor diet quality, physical inactivity, fitness levels, abdominal obesity, insulin resistance, and type 2 diabetes were associated with the presence of atherosclerosis and long-term cardiovascular outcomes in patients with familial hypercholesterolemia. Recent evidence also suggest that managing other cardiovascular risk factors such as cholesterol levels, obesity, glycemic control, blood pressure, smoking, physical inactivity, and diet quality could reduce long-term cardiovascular risk associated with hyperlipoprotein(a). Whether targeting these risk factors could ultimately decrease cardiovascular risk in these patients remains unknown. SUMMARY: Although reducing the number of atherogenic apolipoprotein-B containing particle with lipid-lowering therapy represents the cornerstone of treatment of patients with inherited lipid disorders, lifestyle-related risk factors such as physical inactivity and poor diet quality need to be targeted for the optimal management of these high-risk patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».