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Enregistrement W2793323219 · doi:10.1097/mol.0000000000000487

Familial hypercholesterolemia: experience from the French-Canadian population

2018· review· en· W2793323219 sur OpenAlexaffabout
Martine Paquette, Jacques Genest, Alexis Baass

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamilial hypercholesterolemiaDiseaseMedicinePopulationFamily aggregationCholesterolInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: There has recently been renewed interest in the study of the various facets of familial hypercholesterolemia, a severe monogenic disease associated with elevated LDL-cholesterol and premature cardiovascular disease (CVD). In the present review, novel data presenting the frequency of familial hypercholesterolemia as well as factors modulating the cardiovascular risk in familial hypercholesterolemia will be discussed. RECENT FINDINGS: Recent studies have showed that familial hypercholesterolemia is much more prevalent than initially thought. Classically, it was estimated that familial hypercholesterolemia affected one in 500 people worldwide, but a recent large-scale meta-analysis has shown a prevalence closer to one in 250. In the French-Canadian population, this disease is even more frequent reaching one in 81 in certain regions of the Province of Quebec. Several novel studies in the French-Canadian population have shown that the clinical outcomes in familial hypercholesterolemia seem to be greatly influenced by risk factors other than LDL-cholesterol. Also, scores to predict CVD in familial hypercholesterolemia have been recently proposed. SUMMARY: Familial hypercholesterolemia is more frequent than initially thought and the phenotype of this disease can be variable. Indeed, both clinical and genetic variables can modulate the CVD risk in this population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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