Evidence for changing lipid management strategy to focus on non-high density lipoprotein cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) has been recommended as the primary treatment target on lipid management in coronary heart disease (CHD) patients for past several decades. However, even by aggressive LDL-C lowering treatment, patients still present a significant residual risk of major adverse cardiovascular events (MACE). Non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) contained all the atherogenic lipoproteins, such as chylomicron, very-low density lipoprotein (VLDL), LDL, intermediate density lipoprotein (IDL). Many prospective observation studies have found that non-HDL-C was better than LDL-C in predicting risks of MACE. Since non-HDL-C appears to be superior for risk prediction beyond LDL-C, current guidelines have emphasize the importance of non-HDL-C for guiding cardiovascular prevention strategies and have flagged non-HDL-C as a co-primary therapeutic target. The goals of non-HDL-C were recommended as 30 mg/dl higher than the corresponding LDL-C goals, but the value seemed inappropriate. This review provide evidence for changing lipid management strategy to focus on non-HDL-C and appropriate values for adding to LDL-C goals would be proposed.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».