Type III Hyperlipoproteinemia: The Forgotten, Disregarded, Neglected, Overlooked, Ignored but Highly Atherogenic, and Highly Treatable Dyslipoproteinemia
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular risk is so high in type III hyperlipoproteinemia that type III, just like heterozygous familial hypercholesterolemia (FH)2, is a treat-on-diagnosis disorder (1–3). Tragically, although severe hypercholesterolemia is easy to recognize, type III hyperlipoproteinemia cannot be diagnosed using a conventional lipid panel (4) and the original diagnostic tools—electrophoresis and ultracentrifugation—are available in only a miniscule number of clinics (1). Thus, type III cannot be diagnosed in regular clinical care using regular diagnostic tools. Moreover, while the importance of FH is recognized by all the major lipid guidelines, even the existence of type III hyperlipoproteinemia is barely acknowledged, if at all, by the same groups. Consequently, those patients with type III are lumped and dumped with all the others with mixed hyperlipidemia and the result, tragically, can be no treatment when treatment is indicated. In a wonderful paper (3), Paul Hopkins and his colleagues referred to type III hyperlipoproteinemia as the “forgotten phenotype.” Nothing has changed and so the extended title of this editorial.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».