Association of Achilles tendon thickness and LDL-cholesterol levels in patients with hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achilles tendons are the most common sites of tendon xanthomas that are commonly caused by disturbance of lipid metabolism. Achilles tendon thickening is the early characteristic of Achilles tendon xanthomas. The relationship between Achilles tendon thickness (ATT) and LDL-C levels, and risk factors of ATT in patients with hypercholesterolemia, have thus far been poorly documented. METHODS: A total of 205 individuals, aged 18-75 years, were enrolled from March 2014 to March 2015. According to the LDL-C levels and the "Chinese Guidelines on Prevention and Treatment of Dyslipidemia in Adults", all subjects were divided into 3 groups: normal group (LDL-C < 3.37 mmol/L, n = 51); borderline LDL-C group (3.37 mmol/L ≤ LDL-C ≤ 4.12 mmol/L, n = 50); and hypercholesterolemia group (LDL ≥ 4.14 mmol/L, n = 104). ATT was measured using a standardized digital radiography method and the results were compared among the 3 groups. The correlation between ATT and serum LDL-C levels was analyzed by Pearson's correlation, and the risk factors of ATT were determined by the logistic regression model. RESULTS: ATT in borderline LDL-C group was 8.24 ± 1.73 mm, markedly higher than 6.05 ± 0.28 mm of normal group (P < 0.05). ATT in hypercholesterolemia group was 9.42 ± 3.63 mm which was significantly higher than that of normal group (P < 0.005) and that of borderline LDL-C group (P < 0.05). There was a positive correlation between the serum LDL-C levels and ATT (r = 0.346, P < 0.001). The serum LDL-C level was a risk factor (OR = 1.871, 95% CI: 1.067-3.280) while the levels of HDL-C (OR = 0.099, 95% CI: 0.017-0.573) and Apo AI (OR = 0.035, 95% CI: 0.003-0.412) were protective factors of ATT. CONCLUSIONS: ATT might serve as a valuable auxiliary diagnostic index for hypercholesterolemia and used for the assessment and management of cardiovascular disease.
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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 | 0,001 |
| 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 ».