1.1 CENTRAL BLOOD PRESSURE, STATINS AND LDL-CHOLESTEROL: A MEDIATION ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Central blood pressure (CBP) is a better predictor of cardiovascular burden than peripheral blood pressure (BP). While studies have suggested a reduction in peripheral BP with statins, it remains uncertain to what extent statins reduce CBP and whether this reduction is mediated through a decrease in LDL-cholesterol (LDL). Of the 20,004 CARTaGENE participants, 17,011 had CBP and LDL measurements (n = 13,439 without, n = 3,133 with statins). Linear and logistic regression analyses were used to evaluate the association between CBP, LDL and statin use (after stratification for treatment indication for the latter). The impact of LDL on the association between statin use and CBP was determined by mediation analyses. All analyses were adjusted for age, sex, diabetes, cardiovascular disease, smoking, eGFR, BMI, uric acid, heart rate, anti-hypertensive agents and aspirin. Lower levels of LDL were associated with lower systolic and diastolic CBP in participants treated with (b = 0.098 and 0.125; p < 0.001)and without statins (b = 0.089 and 0.105; p < 0.001). Statin use as primary prevention (per ACC/AHA guidelines; n = 8,865) was also associated with lower systolic CBP, diastolic CBP and central pulse pressure (b = − 0.091, −0.073 and −0.055; p < 0,001). Mediation analyses demonstrated that 15%, 46% and -22% of these effects were achieved through the concomitant changes in LDL (Table 1). In secondary prevention (n = 995), statins use was not associated with lower CBP, although the small sample size may lack power. In this populational cohort, statin use as primary prevention is associated with lower CBP. These changes are mediated directly by statins but also indirectly through effects on LDL.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».