MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2942748655 · doi:10.1016/j.ihj.2019.04.007

Lipoprotein(a): An underrecognized genetic risk factor for malignant coronary artery disease in young Indians

2019· review· en· W2942748655 sur OpenAlexaff
Enas A. Enas, Basil Varkey, T. S. Dharmarajan, Guillaume Paré, Vinay K. Bahl

Notice bibliographique

RevueIndian Heart Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseDiabetes mellitusRisk factorInternal medicineLipoprotein(a)Myocardial infarctionCardiologyDiseaseLipoproteinCholesterolEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malignant coronary artery disease (CAD) refers to a severe and extensive atherosclerotic process involving multiple coronary arteries in young individuals (aged <45 years in men and <50 years in women) with a low or no burden of established risk factors. Indians, in general, develop acute myocardial infarction (AMI) about 10 years earlier; AMI rates are threefold to fivefold higher in young Indians than in other populations. Although established CAD risk factors have a predictive value, they do not fully account for the excessive burden of CAD in young Indians. Lipoprotein(a) (Lp(a)) is increasingly recognized as the strongest known genetic risk factor for premature CAD, with high levels observed in Indians with malignant CAD. High Lp(a) levels confer a twofold to threefold risk of CAD-a risk similar to that of established risk factors, including diabetes. South Asians have the second highest Lp(a) levels and the highest risk of AMI from the elevated levels, more than double the risk observed in people of European descent. Approximately 25% of Indians and other South Asians have elevated Lp(a) levels (≥50 mg/dl), rendering Lp(a) a risk factor of great importance, similar to or surpassing diabetes. Lp(a) measurement is ready for clinical use and should be an essential part of all CAD research in Indians.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndian Heart JournalMême sujetLipoproteins and Cardiovascular HealthTravaux en français237 207