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Enregistrement W3040745624 · doi:10.2459/jcm.0000000000000970

Lipid-lowering nutraceuticals update on scientific evidence

2020· review· en· W3040745624 sur OpenAlexaff
Giuseppe Derosa, Alessandro Colletti, Pamela Maffioli, Angela D’Angelo, Alessandro Lupi, Giovanni Zito, Gian Francesco Mureddu, Riccardo Raddino, Francesco Fedele, Arrigo F.G. Cicero

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNutraceuticalDyslipidemiaCholesterolInternal medicineDiabetes mellitusLipid profileDrugCoronary artery diseaseDiseasePharmacologyEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: Cardiovascular diseases (CVDs) are the main cause of mortality worldwide. Risk factors of CVD can be classified into modifiable (smoking, hypertension, diabetes, hypercholesterolemia) through lifestyle changes or taking drug therapy and not modifiable (age, ethnicity, sex and family history). Elevated total cholesterol (TC) and low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) levels have a lead role in the development of coronary heart disease (CHD), while high levels of high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) seem to have a protective role.The current treatment for dyslipidemia consists of lifestyle modification or drug therapy even if not pharmacological treatment should be always considered in addition to lipid-lowering medications.The use of lipid-lowering nutraceuticals alone or in association with drug therapy may be considered when the atherogenic cholesterol goal was not achieved.These substances can be classified according to their mechanisms of action into natural inhibitors of intestinal cholesterol absorption, inhibitors of hepatic cholesterol synthesis and enhancers of the excretion of LDL-C. Nevertheless, many of them are characterized by mixed or unclear mechanisms of action.The use of these nutraceuticals is suggested in individuals with borderline lipid profile levels or with drug intolerance, but cannot replace standard lipid-lowering treatment in patients at high, or very high CVD risk.Nutraceuticals can also have vascular effects, including improvement in endothelial dysfunction and arterial stiffness, as well as antioxidative properties. Moreover, epidemiological and clinical studies reported that in patients intolerant of statins, many nutraceuticals with demonstrated hypolipidemic effect are well tolerated.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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