Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Recent studies indicate that patients with lower levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) have greater regression of coronary plaque. In 2002, we found that carotid plaque progression doubled cardiovascular risk. In 2003, we therefore implemented a new approach, treating arteries instead of risk factors. Since then, we have seen many patients with carotid plaque progression despite very low levels of LDL-C, suggesting other causes of atherosclerosis. We studied the relationship of achieved LDL-C and change in LDL-C to progression/regression of atherosclerosis, before and after 2003. METHODS: All 4512 patients in our clinic database with at least 2 measurements of LDL-C and carotid total plaque area approximately a year apart and complete data for analyses (n=2025 before and 2487 after December 31, 2003) were included in the study. RESULTS: <0.0001). Many patients with LDL-C <1.8 mm had plaque progression (47.5%), and change in LDL-C was not correlated with plaque progression/regression. Increasing age and serum creatinine contributed to resistant atherosclerosis. CONCLUSIONS: Many patients have Resistant Atherosclerosis, failing to achieve regression of atherosclerosis despite low levels of LDL-C. Instead of relying on LDL-C, measuring plaque burden may be a more useful way of assessing individual response to therapy, particularly in resistant atherosclerosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».