Abstract P351: Remnant Cholesterol and Cardiovascular Disease Outcomes in Chronic Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Remnant cholesterol (RC) is the cholesterol content of circulating triglyceride-rich lipoproteins. Studies employing a simple calculation of RC from routine lipid/lipoprotein measures have demonstrated associations between RC levels and cardiovascular disease (CVD) outcomes in both observational study, and lipid lowering clinical trial cohorts. There are no published data evaluating the potential relationship between remnant cholesterol and CVD in chronic kidney transplant recipients [KTRs], a population with excess risk for fatal and non-fatal CVD. RC was calculated, using non-fasting plasma samples, as total cholesterol - [HDL cholesterol + LDL cholesterol] in n=3002 FAVORIT trial [NCT00064753] participants at randomization (mean 37.6, standard deviation ± 21.3, range 4-230 mg/dl). During a median follow-up of 4.0-years, the cohort experienced n=419 CVD outcomes [myocardial infarction, stroke, resuscitated sudden death, CVD death, and CVD procedural events, pooled]. Multivariable logistic regression modeling revealed that each 10 mg/dl increase of RC conferred a 16.4% increase [95% CI, 3.6-30.8%] in CVD risk adjusted for age, baseline CVD, diabetes, smoking, race, sex, body-mass index, LDL, HDL, natural log triglycerides, estimated glomerular filtration rate, natural log urinary albumin/creatinine, type of kidney graft, graft vintage, and the use of calcineurin inhibitors, steroids, or lipid lowering drugs. Given the residual risk for CVD after recommended LDL levels are achieved, these data suggest that interventions [i.e., such as eicosapentaenoic acid ethyl ester, which can lower RC by ~25-30%; Atherosclerosis 2016; 253: 81-87] targeting elevated RC concentrations in KTRs, merit consideration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».