Abstract 166: Small Dense LDL Cholesterol Is Associated with Risk for Coronary Heart Disease: The Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study
Notice bibliographique
Résumé
Background— Evidence from in vitro studies indicates that small dense LDL (sd-LDL) is more atherogenic than large buoyant LDL. Previously, sd-LDL has been associated with risk for vascular disease. However, the lack of a standardized sd-LDL assay has hampered its clinical application. Objectives— We tested the hypothesis that elevated plasma sd-LDL-cholesterol (sd-LDL-C) level is associated with risk for incident coronary heart disease (CHD) and stroke in the ARIC cohort. Methods— Plasma sd-LDL-C was measured in 11,419 men and women of the biracial ARIC study using a newly developed automated homogeneous assay. A proportional hazards model was used to examine the relationship between sd-LDL-C, vascular risk factors, and risk for CHD events and stroke over a period of ≈10 years. Results— Mean plasma sd-LDL-C was higher in Caucasians than in African Americans (45.2 vs. 37.4 mg/dL, p<0.0001). Plasma sd-LDL-C levels were strongly correlated with an atherogenic lipid profile and were higher in diabetics vs. non-diabetics (49.6 vs. 42.3 mg/dL, p<0.0001, respectively). sd-LDL-C was associated with incident CHD in a basic model as well as a model that included traditional risk factors and hs-CRP with hazard ratios (HRs) of 1.99 (95%CI: 1.68-2.36) and 1.56 (95%CI: 1.26-1.93) for the highest vs. the lowest quartile, respectively (Table). We did not find a significant association of sd-LDL-C with risk for stroke (Table). Conclusions— sd-LDL-C is associated with incident CHD but does not predict risk for stroke in ARIC participants. Further studies will need to determine whether sd-LDL-C will add value beyond traditional risk factors to cardiovascular risk assessment in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».