Lipoprotein(a) Does Not Predict Thrombotic Events and In-Hospital Outcomes in Patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The prothrombotic and proinflammatory properties of lipoprotein(a) (Lp(a)) have been hypothesized to play a role in the pathogenesis of severe COVID-19; however, the prognostic impact of Lp(a) on the clinical course of COVID-19 remains controversial. This study aimed to investigate whether Lp(a) may be associated with biomarkers of thrombo-inflammation and the occurrence of thrombotic events or adverse clinical outcomes in patients hospitalized for COVID-19. We consecutively enrolled a cohort of patients hospitalized for COVID-19 and collected blood samples for Lp(a) assessment at hospital admission. A prothrombotic state was evaluated through D-dimer levels, whereas a proinflammatory state was evaluated through C-reactive protein (CRP), procalcitonin, and white blood cell (WBC) levels. Thrombotic events were marked by the diagnosis of deep or superficial vein thrombosis (DVT or SVT), pulmonary embolism (PE), stroke, transient ischemic attack (TIA), acute coronary syndrome (ACS), and critical limb ischemia (CLI). The composite clinical end point of intensive care unit (ICU) admission/in-hospital death was used to evaluate adverse clinical outcomes. Among 564 patients (290 (51%) men, mean age of 74 ± 17 years) the median Lp(a) value at hospital admission was 13 (10–27) mg/dL. During hospitalization, 64 (11%) patients were diagnosed with at least one thrombotic event and 83 (15%) patients met the composite clinical end point. Lp(a), as either a continuous or categorical variable, was not associated with D-dimer, CRP, procalcitonin, and WBC levels (p > 0.05 for all correlation analyses). In addition, Lp(a) was not associated with a risk of thrombotic events (p > 0.05 for multi-adjusted odds ratios) nor with a risk of adverse clinical outcomes (p > 0.05 for multi-adjusted hazard ratios). In conclusion, Lp(a) does not influence biomarkers of plasma thrombotic activity and systemic inflammation nor has any impact on thrombotic events and adverse clinical outcomes in patients hospitalized for COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».