The journey towards understanding lipoprotein(a) and cardiovascular disease risk: are we there yet?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Evidence continues to mount for an important role for elevated plasma concentrations of lipoprotein(a) [Lp(a)] in mediating risk of atherothrombotic and calcific aortic valve diseases. However, there continues to be great uncertainty regarding some basic aspects of Lp(a) biology including its biosynthesis and catabolism, its mechanisms of action in health and disease, and the significance of its isoform size heterogeneity. Moreover, the precise utility of Lp(a) in the clinic remains undefined. RECENT FINDINGS: The contribution of elevated Lp(a) to cardiovascular risk continues to be more precisely defined by larger studies. In particular, the emerging role of Lp(a) as a potent risk factor for calcific aortic valve disease has received much scrutiny. Mechanistic studies have identified commonalities underlying the impact of Lp(a) on atherosclerosis and aortic valve disease, most notably related to Lp(a)-associated oxidized phospholipids. The mechanisms governing Lp(a) concentrations remain a source of considerable dispute. SUMMARY: This article highlights some key remaining challenges in understanding Lp(a) actions and clinical significance. Most important in this regard is demonstration of a beneficial effect of lowering Lp(a), a development that is on the horizon as effective Lp(a)-lowering therapies are being tested in the clinic.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».