Postprandial Hypertriglyceridaemia Revisited in the Era of Non-Fasting Lipid Profile Testing: A 2019 Expert Panel Statement, Main Text
Notice bibliographique
Résumé
Residual vascular risk exists despite the aggressive lowering of Low-Density Lipoprotein Cholesterol (LDL-C). A contributor to this residual risk may be elevated fasting, or non-fasting, levels of Triglyceride (TG)-rich lipoproteins. Therefore, there is a need to establish whethe a standardised Oral Fat Tolerance Test (OFTT) can improve atherosclerotic Cardiovascular (CV) Disease (ASCVD) risk prediction in addition to a fasting or non-fasting lipid profile. An expert panel considered the role of postprandial hypertriglyceridaemia (as represented by an OFTT) in predicting ASCVD. The panel updated its 2011 statement by considering new studies and various patient categories. The recommendations are based on expert opinion since no strict endpoint trials have been performed. Individuals with fasting TG concentration <1 mmol/L (89 mg/dL) commonly do not have an abnormal response to an OFTT. In contrast, those with fasting TG concentration ≥2 mmol/L (175 mg/dL) or nonfasting ≥2.3 mmol/L (200 mg/dL) will usually have an abnormal response. We recommend considering postprandial hypertriglyceridaemia testing when fasting TG concentrations and non-fasting TG concentrations are 1-2 mmol/L (89-175 mg/dL) and 1.3-2.3 mmol/L (115-200 mg/dL), respectively as an additional investigation for metabolic risk prediction along with other risk factors (obesity, current tobacco abuse, metabolic syndrome, hypertension, and diabetes mellitus). The panel proposes that an abnormal TG response to an OFTT (consisting of 75 g fat, 25 g carbohydrate and 10 g proteins) is >2.5 mmol/L (220 mg/dL). Postprandial hypertriglyceridaemia is an emerging factor that may contribute to residual CV risk. This possibility requires further research. A standardised OFTT will allow comparisons between investigational studies. We acknowledge that the OFTT will be mainly used for research to further clarify the role of TG in relation to CV risk. For routine practice, there is a considerable support for the use of a single non-fasting sample.
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 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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».