Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hypertriglyceridemia (HTG) is commonly encountered in lipid and cardiology clinics. Severe HTG warrants treatment because of the associated increased risk of acute pancreatitis. However, the need to treat, and the correct treatment approach for patients with mild to moderate HTG are issues for ongoing evaluation. In the past, it was felt that triglyceride does not directly contribute to development of atherosclerotic plaques. However, this view is evolving, especially for triglyceride-related fractions and variables measured in the non-fasting state. Our understanding of the etiology, genetics and classification of HTG states is also evolving. Previously, HTG was considered to be a dominant disorder associated with variation within a single gene. The old nomenclature includes the term "familial" in the names of several hyperlipoproteinemia (HLP) phenotypes that included HTG as part of their profile, including combined hyperlipidemia (HLP type 2B), dysbetalipoproteinemia (HLP type 3), simple HTG (HLP type 4) and mixed hyperlipidemia (HLP type 5). This old thinking has given way to the idea that genetic susceptibility to HTG results from cumulative effects of multiple genetic variants acting in concert. HTG most is often a "polygenic" or "multigenic" trait. However, a few rare autosomal recessive forms of severe HTG have been defined. Treatment depends on the overall clinical context, including severity of HTG, concomitant presence of other lipid disturbances, and the patient's global risk of cardiovascular disease. Therapeutic strategies include dietary counselling, lifestyle management, control of secondary factors, use of omega-3 preparations and selective use of pharmaceutical agents.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
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 découle