Circulating <scp>PCSK</scp>9 is lowered acutely following surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A decrease in serum low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is well documented after acute stress. Plasma proprotein convertase subtilisin kexin 9 (PCSK9), which promotes degradation of low-density lipoprotein receptor (LDL-R) resulting in reduced plasma clearance of low-density lipoproteins (LDL) and an increase in serum LDL-C, would be predicted to decrease. Yet, a few studies have demonstrated an increase 1-8 days after acute stress. Our objective was to assess the earlier status of plasma PCSK9, within the first 24 hours of onset of stress. METHODS: We measured serum lipids and plasma PCSK9 in 39 patients before and soon after an elective surgical procedure (abdominal aortic aneurysm (AAA) repair). RESULTS: We observed an early decrease in PCSK9 following surgery, as well as a decrease in total cholesterol (TC), LDL-C, high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) and triglycerides (TG). CONCLUSION: Unlike other studies which showed an increase in PCSK9 after the onset of stress, our study detected a fall in PCSK9 following acute surgical stress. The observed difference is likely due to the earlier timing of PCSK9 measurement in our study. Further studies involving serial poststress measurements for several days are needed to determine whether PCSK9 behaves as an acute-phase reactant, whether it displays a biphasic response to acute stress, and whether changes in circulating PCSK9 are responsible for lipoprotein changes observed after surgical stress. (Clinical Trial Registration: ClinicalTrials.gov study ID NCT00493389).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».