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Enregistrement W2955231153 · doi:10.1161/atvbaha.118.311894

Group IIA Secretory Phospholipase A <sub>2</sub> , Vascular Inflammation, and Incident Cardiovascular Disease

2019· article· en· W2955231153 sur OpenAlexaff
Akintunde O. Akinkuolie, Patrick R. Lawler, Audrey Y. Chu, Michael P. Caulfield, Jianying Mu, Bo Ding, Fredrik Nyberg, Robert J. Glynn, Paul M. Ridker, Eva Hurt‐Camejo, Daniel I. Chasman, Samia Mora

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensToronto General HospitalHeart and Stroke FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRosuvastatinInternal medicineMedicinePlaceboInflammationRisk factorPopulationGastroenterologyHazard ratioEndocrinologyConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective— Inflammation is a causal risk factor for cardiovascular disease (CVD). sPLA 2 -IIA (group IIA secretory phospholipase A 2 ) plays an integral role in regulating vascular inflammation. Although studies investigated sPLA 2 -IIA in secondary prevention, we prospectively evaluated sPLA 2 -IIA mass and genetic variants with CVD events in a primary prevention population with chronic inflammation. Approach and Results— The JUPITER trial (Justification for the Use of Statins in Prevention: An Intervention Trial Evaluating Rosuvastatin) randomized participants with LDL (low-density lipoprotein) <130 mg/dL and hsCRP (high-sensitivity C-reactive protein) ≥2 mg/L to high-intensity rosuvastatin versus placebo. Baseline and 1-year plasma sPLA 2 -IIA mass was measured (N=11 269 baseline; N=9620 1 year). We also identified genetic variants influencing sPLA 2 -IIA using genome-wide association and examined them with CVD. Three hundred thirteen incident CVD events occurred during follow-up. Baseline sPLA 2 -IIA mass (median, 25th–75th percentile: 3.81, 2.49–6.03 ng/mL) was associated with increased risk of CVD: risk factor–adjusted hazard ratio (95% CI; P ) per SD increment: 1.22 (1.08–1.38; P =0.002). This remained significant (1.18; 1.04–1.35; P =0.01) after incrementally adjusting for hsCRP. Similar estimates were observed in rosuvastatin and placebo groups ( P treatment interaction>0.05). The rs11573156C variant in PLA2G2A (encoding sPLA 2 -IIA) had the strongest effect on sPLA 2 -II: median (25th–75th percentile, ng/mL) for CC and GG genotypes: 2.79 (1.97–4.01) and 7.38 (5.38–10.19), respectively; and had nonsignificant trend for higher CVD risk (hazard ratio, 1.11; 95% CI, 0.89–1.38; P =0.34). Conclusions— In the JUPITER population recruited on chronic inflammation, sPLA 2 -IIA mass was associated with CVD risk relating to vascular inflammation not fully reflected by hsCRP. Additional studies, including larger functional genetic and clinical studies, are needed to determine whether sPLA 2 -IIA may be a potential pharmacological target for primary prevention of CVD. Clinical Trial Registration— URL: http://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00239681.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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