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Enregistrement W2782406355 · doi:10.1161/atvbaha.117.310368

Lp(a) (Lipoprotein(a)) Levels Predict Progression of Carotid Atherosclerosis in Subjects With Atherosclerotic Cardiovascular Disease on Intensive Lipid Therapy

2018· article· en· W2782406355 sur OpenAlexaff
Daniel S. Hippe, Binh An P. Phan, Jie Sun, Daniel Isquith, Kevin D. O’Brien, John R. Crouse, Todd J. Anderson, John Huston, Santica M. Marcovina, Thomas S. Hatsukami, Chun Yuan, Xue-Qiao Zhao

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineInternal medicineDiseaseLipoprotein(a)CardiologyLipoproteinAtherosclerotic cardiovascular diseaseCholesterolVascular diseaseArteriosclerosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective— To assess whether Lp(a) (lipoprotein(a)) levels and other lipid levels were predictive of progression of atherosclerosis burden as assessed by carotid magnetic resonance imaging in subjects who have been treated with LDL-C (low-density lipoprotein cholesterol)–lowering therapy and participated in the AIM-HIGH trial (Atherothrombosis Intervention in Metabolic Syndrome With Low HDL/High Triglycerides: Impact on Global Health Outcomes). Approach and Results— AIM-HIGH was a randomized, double-blind study of subjects with established vascular disease, elevated triglycerides, and low HDL-C (high-density lipoprotein cholesterol). One hundred fifty-two AIM-HIGH subjects underwent both baseline and 2-year follow-up carotid artery magnetic resonance imaging. Plaque burden was measured by the percent wall volume (%WV) of the carotid artery. Associations between annualized change in %WV with baseline and on-study (1 year) lipid variables were evaluated using multivariate linear regression and the Bonferroni correction to account for multiple comparisons. Average %WV at baseline was 41.6±6.8% and annualized change in %WV over 2 years ranged from −3.2% to 3.7% per year (mean: 0.2±1.1% per year; P =0.032). Increases in %WV were significantly associated with higher baseline Lp(a) (β=0.34 per 1-SD increase of Lp(a); 95% confidence interval, 0.15–0.52; P <0.001) after adjusting for clinical risk factors and other lipid levels. On-study Lp(a) had a similar positive association with %WV progression (β=0.33; 95% confidence interval, 0.15–0.52; P <0.001). Conclusions— Despite intensive lipid therapy, aimed at aggressively lowering LDL-C to <70 mg/dL, carotid atherosclerosis continued to progress as assessed by carotid magnetic resonance imaging and that elevated Lp(a) levels were independent predictors of increases in atherosclerosis burden.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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