Small Dense LDL Level and LDL/HDL Distribution in Acute Coronary Syndrome Patients
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the size and distribution of LDL and HDL particles in North African acute coronary syndrome (ACS) patients and to compare the level of small dense LDL (sdLDL) to other markers used in cardiovascular risk prediction. Methods: A total of 205 ACS patients and 100 healthy control subjects were enrolled. LDL particle size and LDL and HDL subclass distributions were measured using Quantimetric Lipoprint® linear polyacrylamide gel electrophoresis. Lipid ratios (total cholesterol, LDL cholesterol, non-HDL cholesterol, and HDL cholesterol) were determined to calculate the atherogenic index of plasma (AIP), the atherogenic coefficient (AC), Castelli’s Risk-I (CR-I), and Castelli’s Risk-II (CR-II). Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses and area under the curve (AUC) were used to assess the predictive value of sdLDL as a marker for cardiovascular disease. Results: The ACS patients, compared to the healthy control subjects, displayed an alteration of LDL particle distribution, with a significant increase in sdLDL serum concentrations (0.303 ± 0.478 mmol/L vs. 0.0225 ± 0.043 mmol/L, respectively, p < 0.001). The sdLDL levels had a high discrimination accuracy [AUC = 0.847 ± 0.0353 (95% CI 0.778 to 0.916, p < 0.0001)]. The best predictive cutoff value of ACS determined with the maximum Youden index (J) [(sensitivity + specificity) − 1 = 0.60] was 0.038 mmol/L. A Spearman correlation analysis showed that sdLDL levels were moderately but significantly and positively correlated with AC and CR-I (r = 0.37, p < 0.001) and weakly but significantly correlated with PAI and CR-II; r = 0.32 (p < 0.001) and r = 0.30 (p < 0.008), respectively. The subclass distribution of HDL particles from ACS patients was also altered, with a decrease in large HDL particles and an increase in small HDL particles compared to HDL from healthy control subjects. Conclusion: Due to their high atherogenicity, sdLDL levels could be used as a valuable marker for the prediction cardiovascular events.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».