The role of inflammation and the possibilities of inflammation reduction to prevent cardiovascular events
Notice bibliographique
Résumé
Chronic systemic inflammation is a risk factor for cardiovascular (CV) disease (CVD). Whether this relationship extends to subclinical inflammation, quantified by values of circulating markers associated with inflammation in the high range of the normal interval, remains debatable. This narrative review evaluates evidence exploring this relationship. A review of pharmacological and non-pharmacological interventions, including diet and lifestyle strategies, supplements, nutraceuticals, and other natural substances aimed at reducing inflammation was also conducted, since few reviews have synthesized this literature. PubMed and EMBASE were used to search the literature and several well-studied triggers of inflammation [oxidized LDL, Lp(a), as well as C-reactive protein (CRP)/high-sensitivity CRP (hs-CRP)] were included to increase sensitivity and address the lack of existing reviews summarizing their influence in the context of inflammation. All resulting references were assessed. Overall, there is good data supporting associations between circulating hs-CRP and CV outcomes. However, the same was not seen in studies evaluating triggers of inflammation, such as oxidized LDL or Lp(a). There is also insufficient evidence showing treatments to target inflammation and lead to reductions in hs-CRP result in improvements in CV outcomes, particularly in those with normal baseline levels of hs-CRP. Regarding pharmacological interventions, statins, bempedoic acid, and apabetalone significantly reduce circulating hs-CRP, unlike PCSK-9 inhibitors. A variety of natural substances and vitamins were also evaluated and none reduced hs-CRP. Regarding non-pharmacological interventions, weight loss was strongly associated with reductions in circulating hs-CRP, whereas various dietary interventions and exercise regimens were not, unless accompanied by weight loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».