The Low-Density Lipoprotein Receptor Genotype Is a Significant Determinant of the Rebound in Low-Density Lipoprotein Cholesterol Concentration After Lipoprotein Apheresis Among Patients With Homozygous Familial Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
I n homozygous familial hypercholesterolemia (HoFH) caused by mutations in the low-density lipoprotein (LDL) receptor (LDLR) gene, patients with 2 receptornegative mutations have higher cholesterol concentrations and coronary heart disease risk than patients with double receptor-defective mutations.1 Pharmacological treatment is insufficient to achieve an efficient reduction in LDL-cholesterol (C) or lipoprotein (a) (Lp(a)) concentrations in patients with HoFH, and repetitive long-term lipoprotein apheresis (LA) remains the gold-standard therapy.LA induces an acute decrease in LDL-C and Lp(a) concentrations, which is then followed by a rebound in the following days.The rebound after LA constitutes a major determinant of LA efficacy because it directly affects the average concentrations between treatments, considered the best estimate of the physiological effects of long-term LA. 2 However, our understanding of the determinants of rebound after treatment in LDL-C and Lp(a) is limited. 2 This study aimed to determine the extent to which the LDLR genotype modulates the rebound after LA in LDL-C and Lp(a) concentrations among patients with HoFH.We hypothesized that the rebound in LDL-C and Lp(a) concentrations is greater among patients with receptor-negative HoFH than among patients with receptor-defective HoFH.Data on all consecutive LA treatments performed between August 2008 and February 2016 among patients with HoFH with genetically defined defective/defective LDLR mutations (n=3), negative/negative LDLR mutations (n=8), and defective/negative LDLR mutations (n=4) treated at the CHU de Québec-Université Laval were collected.For each patient, the compiled data included: (1) date of LA, (2) cumulative number of LA treatments received, (3) interval between LA treatments, (4) LA system used, (5) volume of filtered plasma per treatment, (6) duration of treatments, (7) lipoprotein concentrations before and after LA, and (8) cumulative interval since the first compiled LA treatment.Data on LDL-C and Lp(a) rebound covered 1999 and 1567 treatments, respectively.The rebound was calculated as the percentage difference between concentrations after LA and before the subsequent LA treatment.Mixed models for repeated measures with patients as a random effect were used for statistics.The study was approved by the Laval University Medical Center ethical review committee, and informed consent was obtained from each patient.At baseline, patients (34.2±14.3 years of age; women, n=8/15; coronary heart disease history, n=8/15) were treated with a maximally tolerated dose of statin (atorvastatin: 80 mg, n=7; 40 mg, n=1; rosuvastatin: 40 mg, n=6; 5 mg, n=1) and ezetimibe and had cutaneous and tendinous xanthomas.Patients were French-Canadian (n=13), Lebanese (n=1), and Hondurian (n=1).The LDLR genotype was significantly associated with LDL-C rebound (P=0.003).Negative/negative patients had a greater mean rebound in LDL-C concentrations compared with defective/defective patients and defective/negative patients,
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».