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Enregistrement W3134344235 · doi:10.2459/jcm.0000000000001175

Non-high-density lipoprotein cholesterol versus low-density lipoprotein cholesterol in clinical practice: ANMCO position paper

2021· article· en· W3134344235 sur OpenAlexaff
Furio Colivicchi, Stefania Angela Di Fusco, Marcello Arca, Massimo Leggio, Pasquale Caldarola, Adriano Murrone, Serafina Valente, Stefano Urbinati, Loris Roncon, Vincenzo Amodeo, Nadia Aspromonte, Manlio Cipriani, Stefano Domenicucci, Giuseppina Maura Francese, Massimo Imazio, Fortunato Scotto di Uccio, Andrea Di Lenarda, Michele Massimo Gulizia, Domenico Gabrielli

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCholesterolInternal medicineLipoproteinAtherosclerotic cardiovascular diseaseTriglycerideResidual riskDiseaseBiomarkerLdl cholesterolCardiologyEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bloodstream cholesterol is a central contributor to atherosclerotic cardiovascular diseases. For several decades, low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) has been the main biomarker for the prediction of cardiovascular events and therapeutic target of lipid-lowering treatments. More recently, several findings have supported the greater reliability of non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C) as a predictive factor and possible therapeutic target in refining antiatherogenic treatments, especially among patients with lower LDL-C and higher triglyceride values. This article discusses the limits of current standard methods for assessing LDL-C levels and emphasizes the persistent residual cardiovascular risk in patients treated with lipid-lowering agents on the basis of recommended LDL-C targets. It highlights that patients with controlled LDL-C and non-targeted non-HDL-C have a higher cardiovascular risk. The article focuses on the role of non-HDL-C as a better predictor of atherosclerotic disease as compared with LDL-C and as a therapeutic target. Finally, this article includes an executive summary aimed at refining preventive approaches in atherosclerotic cardiovascular disease.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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