Modern prevalence of dysbetalipoproteinemia (Fredrickson-Levy-Lees type III hyperlipoproteinemia)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dysbetalipoproteinaemia (HLP3) is a disorder characterized by excess cholesterol-enriched, triglyceride-rich lipoprotein remnants in genetically predisposed individuals that powerfully promote premature cardiovascular disease if untreated. The current prevalence of HLP3 is largely unknown. Material and methods: We performed cross-sectional analysis of 128,485 U.S. adults from the Very Large Database of Lipids (VLDbL), using four algorithms to diagnose HLP3 employing three Vertical Auto Profile ultracentrifugation (UC) criteria and a previously described apolipoprotein B (apoB) method. We evaluated 4,926 participants from the 2011-2014 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) with the apoB method. We examined demographic and lipid characteristics stratified by presence of HLP3 and evaluated lipid characteristics in those with HLP3 phenotype discordance and concordance as determined by apoB and originally defined UC criteria 1. Results: In U.S. adults in VLDbL and NHANES, a 1.7-2.0% prevalence is observed for HLP3 with the novel apoB method as compared to 0.2-0.8% prevalence in VLDbL via UC criteria 1-3. Participants who were both apoB and UC criteria HLP3 positive had higher remnant particles as well as more elevated triglyceride/apoB and total cholesterol/apoB ratios (all p < 0.001) than those who were apoB method positive and UC criteria 1 negative. Conclusions: HLP3 may be more prevalent than historically and clinically appreciated. The apoB method increases HLP3 identification via inclusion of milder phenotypes. Further work should evaluate the clinical implications of HLP3 diagnosis at various lipid algorithm cut-points to evaluate the ideal standard in the modern era.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle