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Enregistrement W2914662834 · doi:10.1097/mol.0000000000000589

From HDL-cholesterol to HDL-function: cholesterol efflux capacity determinants

2019· review· en· W2914662834 sur OpenAlexaff
David Rhainds, Jean‐Claude Tardif

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolEffluxInternal medicineMedicineBiomarkerEndocrinologyReverse cholesterol transportBiologyLipoproteinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The validity of HDL-cholesterol (HDL-C) elevation as a therapeutic target has been questioned, in comparison to enhancing HDL functionality. Cholesterol efflux capacity (CEC) is an in-vitro assay that measures the ability of an individual's HDL to promote cholesterol efflux from cholesterol donor cells such as macrophages. CEC of HDL is a predictor of cardiovascular risk independent of HDL-C levels. However, molecular determinants of CEC and the effects of diseases and therapeutic interventions on CEC have not been completely defined. RECENT FINDINGS: We review here recent findings on elevated HDL-C and disease risk, as well as determinants of CEC, from genetics and proteomics to pathophysiology and therapeutic interventions that contribute to our understanding of CEC as a biomarker of HDL functionality. SUMMARY: Elevated HDL-C levels are not always protective against cardiovascular disease and mortality. CEC is a heritable trait, and genetic polymorphisms in genes involved in HDL and triglycerides metabolism are associated with CEC. Multiple HDL proteins correlate positively with CEC levels and inversely with noncalcified plaque burden. Differences in CEC assays that make comparisons between studies difficult are also emphasized. CEC should be measured in clinical trials of lipid-modifying and anti-inflammatory therapies to determine whether increases are cardioprotective.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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