Central and Brachial Blood Pressures, Statins, and Low-Density Lipoprotein Cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
Central blood pressure may be a better predictor of cardiovascular disease than brachial pressure. Although statins reduce brachial pressure, their impact on central pressure remains unknown. Furthermore, whether this effect is mediated through a decrease in low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c) is unknown. This study aims to characterize the association of statins and LDL-c with central and brachial blood pressures and to quantify their respective effects. Of the 20 004 CARTaGENE participants, 16 507 had available central blood pressure, LDL-c, and Framingham risk score. Multivariate analyses were used to evaluate the association between central pressure and LDL-c in subjects with or without statins. The impact of LDL-c on the association between statin and pressure parameters was determined through mediation analyses. LDL-c was positively associated with systolic and diastolic central pressure in nonusers (β=0.077 and 0.106; P <0.001) and in participants with statins for primary (β=0.086 and 0.114; P <0.001) and secondary prevention (β=0.120 and 0.194; P <0.003). Statins as primary prevention were associated with lower central systolic, diastolic, and pulse pressures (−3.0, −1.6, and −1.3 mm Hg; P <0.001). Mediation analyses showed that LDL-c reduction contributed to 15% of central systolic and 44% of central diastolic pressure changes associated with statins and attenuated 22% of the effects on central pulse pressure. Similar results were found with brachial pressure components. In conclusion, reduction of LDL-c was associated with only a fraction of the lower blood pressures in statin user and seemed to be mostly associated with improvement of steady (diastolic) pressure, whereas non–LDL-c–mediated pathways were mostly associated with changes in pulsatile pressure components.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».