Advances in the care of lipodystrophies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Lipodystrophies are a group of rare, heterogeneous disorders characterized by a lack or maldistribution of adipose tissue. Treatment focusses on the management of complications, including hypertriglyceridemia, which can be severe. Patients are predisposed to early atherosclerotic cardiovascular disease and acute pancreatitis. This review summarizes the recent advances in the treatment of lipodystrophies, with a particular focus on the treatment of hypertriglyceridemia in familial partial lipodystrophy (FPLD). RECENT FINDINGS: Treatment of dyslipidemia in FPLD requires management of secondary exacerbating factors, particularly insulin resistance and diabetes, together with modification of atherosclerotic cardiovascular disease risk factors. In addition, specific lipid-lowering therapies are usually needed, starting with statins and fibrates. Leptin therapy improves triglycerides. Several emerging treatments for hypertriglyceridemia include apo C-III antagonists (volanesorsen, AKCEA-APOCIII-LRx and ARO-APOC3) and angiopoietin-like 3 antagonists (evinacumab, vupanorsen and ARO-ANG3); efficacy observed in clinical trials of these agents in nonlipodystrophic patients with severe hypertriglyceridemia suggests that they may also be helpful in lipodystrophy. SUMMARY: Emerging therapies for dyslipidemia show promise in advancing the care of patients with lipodystrophy. However, these treatments are not yet approved for use in lipodystrophy. Further study of their efficacy and safety in this patient population is needed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».