Abstract 12141: ApoE-HDL Cholesterol Predicts Incident Cardiovascular Events: Aric Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: ApoE-HDL-C, a subfraction of HDL-C that contains ApoE, is thought to be cardioprotective via its inhibition of arterial stiffening and its role in reverse cholesterol transport. Objective: We examined the relationship between ApoE- HDL-C and incident cardiovascular events in the biracial Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study. Methods: ApoE-HDL-C was measured in 9,258 ARIC participants using a novel automated homogeneous assay (Denka Seiken). The association between ApoE-HDL-C and HDL-C with incident cardiovascular events was assessed using Cox proportional hazard regression models. Covariates included age, race, gender, race, BMI, systolic blood pressure, use of anti-hypertensive medications, diabetes, smoking status, total cholesterol and triglycerides. Results: Mean ApoE-HDL-C and HDL-C levels were 5.06 ± 1.79 mg/dL and 51.10 ± 16.74 mg/dL, respectively. ApoE-HDL-C comprised roughly 10% of total HDL-C levels. ApoE-HDL-C levels were higher in non-diabetics, women and African Americans and showed strong positive correlations with HDL-C and total cholesterol levels. Both apoE-HDL-C and HDL-C were associated with incident CVD, driven mainly by CHD (Table 1). Each 10 mg/dL increase in HDL-C levels was associated with a decreased risk of incident CVD after multivariate adjustment (HR 0.89, 95% CI 0.85, 0.93, p<0.001). A 1 mg/dL increase in ApoE-HDL-C was associated with a decreased risk of incident CVD after similar multivariate adjustment (HR 0.91, 95% CI 0.88, 0.95, p<0.001). Conclusion: ApoE-HDL-C predicts incident CVD similarly to HDL-C in the biracial ARIC cohort.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».