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.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».