The Present and Future of Lipid Testing in Cardiovascular Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lipids play a central role in the pathogenesis of cardiovascular disease (CVD), a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Plasma lipids and lipoproteins are routinely measured to help identify individuals at high risk of developing CVD and to monitor patients' response to therapy. The landscape of lipid testing is rapidly changing, including new ways to estimate traditional lipid parameters (e.g., low-density lipoprotein-cholesterol [LDL-C] calculations) and new lipid parameters that show superiority for risk prediction (e.g., non-high-density lipoprotein-cholesterol [non-HDL-C], apolipoprotein B [apoB], and lipoprotein a [Lp(a)]). CONTENT: Various national guidelines for managing dyslipidemia to prevent CVD are available, which primarily focus on LDL-C for identifying those at high risk and setting thresholds for optimal response to therapy. However, LDL-C can be calculated and measured in various ways, each with advantages and disadvantages. Importantly, the recently established Sampson-NIH LDL-C equation appears to be superior to preceding calculations, as is clear from the literature and in guidelines. There is now a shift towards using lipid parameters other than LDL-C, such as non-HDL-C, apoB, and Lp(a), to identify high-risk patients and/or establish treatment targets. SUMMARY: The goal of this review is to discuss the present and future of lipid testing for CVD risk assessment through describing various national clinical guidelines, critically reviewing methods to calculate and measure LDL-C and discussing the clinical utility of additional lipid parameters.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».