Abstract 680: Lipoproteins Large to Small Particle Size Ratio is Significant Predictor in CAD and Stroke Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Coronary heart disease (CHD) is responsible for approximately 735,000 heart attacks (HA) events and 375,000 deaths in the USA each year. Stroke, a leading cause of mortality accounts for approximately 800,000 cases each year. Predisposing factors include high blood pressure, diabetes and high levels of low density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Coronary artery disease (CAD) development involves cholesterol deposits, plaque formation, and poor perfusion. Established is the association between diabetes, LDL-C serum concentration, and CAD risk. Present therapy focuses on increasing high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) serum concentration levels. In clinical observations we analyzed LipoProfile data of subjects treated for diabetes, CAD, HBP and other chronic diseases. A broad age range was represented and a specific medication was employed for therapy. Dietary and exercise changes were promoted. NMR lipoprofile at specific durations determined LDL, HDL, and VLDL particle size and density. Favorable health outcomes were noticeable in all treated individuals when a specific size of HDL-LP, LDL-LP, and VLDL-SP post-treatment. Health benefits were noticeable even in the presence of comorbidities. This observation appears consistent with results from prior studies exploring the value of HDL particle in predicting disease outcomes. Our observations revealed correlations between defined particle size of lipoproteins including HDL-LP, HDL-SP, and LDL-LP as determined through NMR LipoProfile, post-treatment with a selected antihyperlipidemic agent. These lipoproteins were valuable predictors of improved health outcomes. Health benefits were probably also derived from any dietary and exercise changes implemented. We feel that this evidence is among the earliest to associate specific size ratios of lipoproteins with improved health outcomes, and this apparently is also supported by some additional novel findings that will be introduced. We feel this report will garner broader appreciation for interventions focused on influencing particle size of lipoproteins, rather than on lowering LDL-C levels, which is the presently established standard now employed for management and therapy.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».