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Enregistrement W4294408851 · doi:10.1210/clinem/dgac503

Dysbetalipoproteinemia Is Associated With Increased Risk of Coronary and Peripheral Vascular Disease

2022· article· en· W4294408851 sur OpenAlexaff
Martine Paquette, Sophie Bernard, Alexis Baass

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeripheralCardiologyMedicineInternal medicineVascular diseaseArterial diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Dysbetalipoproteinemia (DBL) is a disorder in which remnant lipoproteins accumulate in the plasma due to a genetic apolipoprotein E dysfunction in conjunction with the presence of secondary metabolic factors. An increased risk of both coronary and peripheral vascular disease (PVD) has been observed in these patients in retrospective studies. OBJECTIVE: The primary objective was to compare the incidence of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and PVD in a cohort of patients with DBL compared with normolipidemic controls. As a secondary objective, the incidence of ASCVD and PVD was compared between patients with DBL and patients with familial hypercholesterolemia (FH). METHODS: A total of 221 patients with DBL, 725 patients with FH, and 1481 normolipidemic controls were included in the study. The data were obtained by review of medical records. RESULTS: In patients with DBL, there was an overall excess risk of PVD (hazard ratio [HR] 13.58, 95% CI 4.76-38.75) and ASCVD (HR 3.55, 95% CI 2.17-5.83) (P < .0001) when compared with normolipidemic controls. When compared with patients with FH, an increased risk of PVD (HR 3.89, 95% CI 1.20-12.55, P = .02) was observed in patients with DBL. CONCLUSION: We demonstrated that the risks of ASCVD and PVD in DBL are >3-fold and >13-fold higher, respectively, than normolipidemic controls. Furthermore, the risk of PVD is ∼4-fold higher in DBL than in FH. Adequate screening of DBL is imperative to improve the clinical care of these patients by preventing the development of ASCVD.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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