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Enregistrement W2901244157 · doi:10.1161/circulationaha.118.035432

Lipoprotein Particle Profiles, Standard Lipids, and Peripheral Artery Disease Incidence

2018· article· en· W2901244157 sur OpenAlexaff
Aaron W. Aday, Patrick R. Lawler, Nancy R. Cook, Paul M. Ridker, Samia Mora, Aruna D. Pradhan

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineInternal medicineVery low-density lipoproteinLipoprotein particleLipoproteinCholesterolHazard ratioCardiologyPopulationProspective cohort studyDyslipidemiaTriglycerideEndocrinologyApolipoprotein BCoronary artery diseaseDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite strong and consistent prospective associations of elevated low-density lipoprotein (LDL) cholesterol concentration with incident coronary and cerebrovascular disease, data for incident peripheral artery disease (PAD) are less robust. Atherogenic dyslipidemia characterized by increased small LDL particle (LDL-P) concentration, rather than total LDL cholesterol content, along with elevated triglyceride-rich lipoproteins and low high-density lipoprotein (HDL) cholesterol (HDL-C), may be the primary lipid driver of PAD risk. Methods: The study population was a prospective cohort study of 27 888 women ≥45 years old free of cardiovascular disease at baseline and followed for a median of 15.1 years. We tested whether standard lipid concentrations, as well as nuclear magnetic resonance spectroscopy–derived lipoprotein measures, were associated with incident symptomatic PAD (n=110) defined as claudication and/or revascularization. Results: In age-adjusted analyses, while LDL cholesterol was not associated with incident PAD, we found significant associations for increased total and small LDL-P concentrations, triglycerides, and concentrations of very LDL (VLDL) particle (VLDL-P) subclasses, increased total cholesterol (TC):HDL-C, low HDL-C, and low HDL particle (HDL-P) concentration (all P for extreme tertile comparisons <0.05). Findings persisted in multivariable-adjusted models comparing extreme tertiles for elevated total LDL-P (adjusted hazard ratio [HR adj ] 2.03; 95% CI, 1.14–3.59), small LDL-P (HR adj 2.17; 95% CI, 1.10–4.27), very large VLDL-P (HR adj 1.68; 95% CI, 1.06–2.66), medium VLDL-P (HR adj 1.98; 95% CI, 1.15–3.41), and TC:HDL-C (HR adj , 3.11; 95% CI, 1.67–5.81). HDL was inversely associated with risk; HR adj for extreme tertiles of HDL-C and HDL-P concentration were 0.30 ( P trend < 0.0001) and 0.29 ( P trend < 0.0001), respectively. These components of atherogenic dyslipidemia, including small LDL-P, medium and very large VLDL-P, TC:HDL-C, HDL-C, and HDL-P, were more strongly associated with incident PAD than incident coronary and cerebrovascular disease. Finally, the addition of LDL-P and HDL-P concentration to TC:HDL-C measures identified women at heightened PAD risk. Conclusions: In this prospective study, nuclear magnetic resonance–derived measures of LDL-P, but not LDL cholesterol, were associated with incident PAD. Other features of atherogenic dyslipidemia, including elevations in TC:HDL-C, elevations in triglyceride-rich lipoproteins, and low standard and nuclear magnetic resonance–derived measures of HDL, were significant risk determinants. These data help clarify prior inconsistencies and may elucidate a unique lipoprotein signature for PAD compared to coronary and cerebrovascular disease. Clinical Trial Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov/ . Unique Identifier: NCT00000479.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations142
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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