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Enregistrement W3183201089 · doi:10.1016/j.jacl.2021.07.004

Prevalence of severe hypertriglyceridemia and pancreatitis in familial partial lipodystrophy type 2

2021· article· en· W3183201089 sur OpenAlexafffund
Julieta Lazarte, Jian Wang, Adam D. McIntyre, Robert A. Hegele

Notice bibliographique

RevueJournal of clinical lipidology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHypertriglyceridemiaInternal medicineInterquartile rangePancreatitisDiabetes mellitusGastroenterologyAcute pancreatitisLipodystrophyLMNACohortTriglycerideEndocrinologyCholesterolImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Familial partial lipodystrophy (FPLD) is a rare Mendelian condition listed in the differential diagnosis of severe hypertriglyceridemia (HTG) and pancreatitis. Here we determined the prevalence of severe HTG and pancreatitis among a cohort of 74 FPLD patients assessed in a lipid clinic. We studied lipid profiles from individuals with either of the two most common pathogenic monoallelic variants in LMNA, namely p.R482Q (N= 51) and p.R482W (N= 23). In total, 28 (37.8%) patients with a mean age of 41.8 ± 14.8 years had diabetes, while 46 (62.2%) patients with a mean age of 35.4 ± 19.4 years had no diabetes. Among patients with and without diabetes, median TG levels (interquartile range) were 2.73 (4.78) and 1.86 (1.66) mmol/L (242 [423] and 165 [147] mg/dL), respectively. Overall, 4 subjects (5.4%) had triglyceride levels > 10 mmol/L (> 885 mg/dL), of whom 3 (4.1%) had a history of hospitalization for acute pancreatitis. All 4 patients with severe HTG had diabetes, i.e. 14.3% of those with diabetes. In contrast, FPLD2 patients without diabetes had only mild HTG, with no instances of severe HTG or pancreatitis. Thus, among this selected lipid clinic cohort with lipodystrophy, severe HTG and pancreatitis in FPLD2 are relatively common when diabetes is present.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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