Abstract 623: Effect of High-intensity Statin Therapy on High-density Lipoprotein (HDL) Subfractions and Regression of Coronary Atheroma: The SATURN Trial
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Statin therapy can slow the progression of coronary atherosclerosis. However, the clinical factors underlying the beneficial effects of statin therapy on disease progression remain poorly understood. We examined the relationship of circulating HDL subfractions with measures of coronary atheroma following long-term high-intensity statin therapy. Methods: Serial coronary intravascular ultrasound (IVUS) was utilized in SATURN to monitor changes in atheroma burden [percent atheroma volume (PAV)] in 915 patients with coronary artery disease, treated with rosuvastatin (40 mg) or atorvastatin (80 mg) daily for 24 months. Results: Baseline levels of total HDL-C, apo E-containing HDL-C (apoE HDL-C), HDL 3 -C and HDL 2 -C did not differ significantly between treatment groups. Compared with the atorvastatin-treated group, rosuvastatin-treated patients demonstrated greater increases in levels of total HDL-C (4.4% vs. -1.8%, p<0.001), apoE HDL-C (8.5% vs. -3.3%, p<0.001), HDL 3 -C (3.3% vs. -2.7%, p<0.001) and HDL 2 -C (7.0% vs. -0.7%, p<0.001). The alterations in apo E HDL-C and HDL 3 -C levels were associated with PAV regression in rosuvastatin-treated patients (β=-0.84, p=0.018 and β=-1.10, p=0.056, respectively) but not in the atorvastatin-treated group (β=0.41, p=0.22 and β=0.71, p=0.22 for apo E HDL-C and HDL 3 -C, respectively). Conclusions: Rosuvastatin therapy resulted in favorable changes in HDL subfractions and on-treatment levels of apoE HDL-C and HDL 3 -C were associated with greater disease regression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».