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 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 | 0,000 | 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 ».