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Enregistrement W2915650922 · doi:10.1159/000497447

Role of Lipoprotein Apheresis in Cardiovascular Disease Risk Reduction

2019· review· en· W2915650922 sur OpenAlexaff
Rupesh Raina, C. C. Young, Vinod Krishnappa, Rahul Chanchlani

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensImpactMcMaster Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlirocumabDiseaseAdverse effectPCSK9Familial hypercholesterolemiaLipoprotein(a)Intensive care medicineInternal medicineLipoproteinRandomized controlled trialCholesterolLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Elevated low-density lipoprotein cholesterol and/or lipoprotein(a) are established risk factors for cardiovascular disease (CVD). Management of hypercholesterolemia consists of drug therapies, including statins and proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors. In patients with familial hypercholesterolemia (FH), lipoprotein apheresis (LA) is utilized to control lipid levels. However, LA is not currently a standard therapy for non-FH. This review summarizes the literature regarding LA therapy in CVD prevention. METHODS: PubMed/MEDLINE databases were searched using the keywords "LA" and "CVD". Citations were individually reviewed for relevance. RESULTS: The efficacy of LA was clearly demonstrated, largely based on evidence from observational studies. In patients who are unresponsive to traditional lipid-lowering medications, LA effectively reduced serum lipoprotein levels and adverse cardiovascular events. CONCLUSION: It was concluded that LA is a safe and effective technique that could be considered in the management of hypercholesterolemia and future risk. Randomized control trials would further support a role for LA as a therapeutic option.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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