Low-Density Lipoprotein Cholesterol Level Trends and the Development of Cardiac Allograft Vasculopathy After Heart Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unlike the relationship with atherosclerotic coronary artery disease, that between low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and cardiac allograft vasculopathy (CAV) is unclear. Our objectives were to characterize lipid profiles early after heart transplantation (HT) and evaluate the relationship between early LDL-C and the development of CAV. METHODS: We retrospectively reviewed consecutive adults who underwent HT at 2 centres during the time period 2010-2018. The primary outcome was the incidence of angiographic CAV. The relationship between LDL-C and CAV was assessed using Cox proportional hazards and logistic regression models adjusted a priori for clinically important covariates, including recipient and donor age, recipient sex, ischemic time, and pre-HT diabetes. RESULTS: < 0.01). Of 309 patients who underwent angiography, 54% had CAV. The risk of CAV did not vary according to baseline, 1-year, or change from baseline to 1-year LDL-C. The odds of CAV at 1 year were equally likely across LDL-C values (adjusted odds ratio 1.00, 95% confidence interval: 0.61-1.63 for baseline, and adjusted odds ratio 1.25, 95% confidence interval: 0.74-2.10 for 1-year LDL-C). CONCLUSIONS: No association was identified between early LDL-C and the development of CAV. Our findings do not support targeting a specific LDL-C for patients who do not otherwise meet criteria for guideline-recommended LDL-C target levels. Randomized studies are warranted to determine if lipid-lowering to a specific LDL-C target level modifies the risk of CAV.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».