Relation of High Lipoprotein (a) Concentrations to Platelet Reactivity in Individuals with and Without Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lipoprotein (a) [Lp(a)] is a risk factor for coronary artery disease (CAD). To the best of our knowledge, this is the first study addressing the relationship between Lp(a) and platelet reactivity in primary and secondary prevention. METHODS: assay. Platelet reactivity was also induced by arachidonic acid and collagen-epinephrine (C-EPI) and assessed by Multiplate™, platelet function analyzer™ 100 (PFA-100), and light transmission aggregometry (LTA) assays. Secondary objectives included the assessment of the primary endpoint in individuals with or without CAD. RESULTS: Overall, 294 (74.2%) individuals had Lp(a) < 50 mg/dL [median (IQR) 13.2 (5.8-27.9) mg/dL] and 102 (25.8%) had Lp(a) ≥ 50 mg/dL [82.5 (67.6-114.5) mg/dL], P < 0.001. Univariate analysis in the entire population revealed no differences in ADP-induced platelet reactivity between individuals with Lp(a) ≥ 50 mg/dL (249.4 ± 43.8 PRU) versus Lp(a) < 50 mg/dL (243.1 ± 52.2 PRU), P = 0.277. Similar findings were present in individuals with (P = 0.228) and without (P = 0.669) CAD, and regardless of the agonist used or method of analysis (all P > 0.05). Finally, multivariable analysis did not show a significant association between ADP-induced platelet reactivity and Lp(a) ≥ 50 mg/dL [adjusted OR = 1.00 [(95% CI 0.99-1.01), P = 0.590]. CONCLUSION: In individuals with or without CAD, Lp(a) ≥ 50 mg/dL was not associated with higher platelet reactivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».