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Enregistrement W3156740020 · doi:10.1097/mol.0000000000000754

Update on apolipoprotein B

2021· article· en· W3156740020 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApolipoprotein BApolipoprotein ETriglycerides bloodApolipoprotein A1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The 2019 European Society of Cardiology/European Atherosclerosis Society Guidelines concluded that apolipoprotein B (apoB) was a more accurate measure of cardiovascular risk and a better guide to the adequacy of lipid lowering than low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) or non-high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C). Also, they stated that apoB can be measured more accurately than LDL-C or non-HDL-C. This strong endorsement of the central role of apoB contrasts with the limited endorsement of apoB by the 2018 American College of Cardiology/American Heart Association Multisociety Guidelines. Nevertheless, both retained LDL-C as the primary metric to guide statin/ezetimibe/Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) therapy. RECENT FINDINGS: This essay will review the most important recent advances in knowledge about apoB with particular emphasis on the results of Mendelian randomization studies and a new discordance analysis in subjects on statin therapy. We will also lay out why using LDL-C to guide the adequacy of lipid lowering therapy represents an interpretive error of the results of the statin/ezetimibe/PCSK9 inhibitor randomized clinical trials and therefore why apoB should be the primary metric to guide statin/ezetimibe/PCSK9 therapy. SUMMARY: There is now a robust body of evidence demonstrating the superiority of apoB over LDL-C and non-HDL-C as a clinical marker of cardiovascular risk. LDL-C is not the appropriate marker to assess the benefits of statin/ezetimibe/PCSK9 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,009

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,299 · 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
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

Citations51
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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