Small Dense Low-Density Lipoprotein for Risk Prediction of Acute Coronary Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elevated Low density Lipoprotein (LDL) levels have been traditionally associated with development of atherosclerotic coronary artery disease (CAD). As LDL-cholesterol levels are not always raised in acute coronary syndrome (ACS) patients, sd-LDL is an emerging risk factor. The purpose of the present study was tri-fold. Firstly, it aimed to investigate the association of sd-LDL as a risk factor in ACS patients. Secondly, it aimed to correlate the presence of sd-LDL with severity of coronary artery disease as determined by coronary angiography. Lastly, it aimed to correlate the presence of sd-LDL with short-term outcomes. METHODS: This was a prospective, hospital-based, cross-sectional, case-control study conducted over a 1-year study duration. Patients above the age of 18 years diagnosed with ACS within 24 h of admission were studied. Blood samples were collected after all patients had undergone coronary angiography and sd-LDL levels were measured. RESULTS: ACS patients had significantly higher sd-LDL levels than non-ACS patients (16.10 ± 1.42 mg/dL vs. 12.67 ± 0.71 mg/dL, P = 0.036). Males had significantly higher sd-LDL levels than females (16.79 ± 1.55 mg/dl vs. 10.77 ± 2.62 mg/dl, P=0.047). Patients with non-left anterior descending coronary artery (LAD) involvement had significantly higher sd-LDL levels compared to patients with LAD involvement (21.92 ± 3.55 mg/dL vs. 14.03 ± 1.35 mg/dL, P = 0.007). CONCLUSION: These results suggest that sd-LDL is a risk factor for the development of ACS in an Indian population.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».