Abnormal HDL lipid and protein composition following pediatric cancer treatment: an associative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Long-term childhood cancer survivors (CCS) are at high risk of having dyslipidemia including low high density lipoprotein cholesterol (HDL-C). However, little is known about the prevalence of low HDL-C and the impact of therapy exposure on HDL composition early after treatment is terminated. Methods This associative study included 50 children and adolescents who had completed their cancer treatments (< 4 years). Clinical characteristics (demographic, diagnosis, treatment, anthropometric parameters), fasting plasma lipids, apoliporoteins (Apo) A-I and composition of HDL fractions (HDL2 and HDL3) were assessed. Data were stratified according to the presence of dyslipidemia and median doses of therapeutic agents and compared using Fisher exact or Mann–Whitney tests. Univariate binary logistic regression analyses were carried out to evaluate the associations between the clinical and biochemical characteristics and having low HDL-C. Composition of HDL2 and HDL3 particles was assessed in a sub-group of 15 patients and compared to 15 age- and sex-matched healthy controls using Wilcoxon paired test. Results Of the 50 pediatric cancer patients included in this study (mean age: 11.30 ± 0.72 y; mean time since end of treatment: 1.47 ± 0.12 y; male: 38%), 8 had low HDL-C (16%), all of which were adolescent at diagnosis. Higher doses of doxorubicin were associated with lower HDL-C and Apo A-I levels. In hypertriglyceridemic patients and compared to normolipidemics, triglycerides (TG) content was greater in HDL2 and HDL3 fractions whereas esterified cholesterol (EC) content was lower in HDL2. Enrich TG content of HDL3 and lower EC of HDL2 was found in patients exposed to ≥ 90 mg/m2 doxorubicin. Factors positively associated with the risk of having low HDL-C were age, being overweight or obese and exposure to doxorubicin ≥ 90 mg/m2. Compared to healthy controls, a sub-group of 15 patients showed higher TG and free cholesterol (FC) content of HDL2 and HDL3 and lower EC content in HDL3. Conclusions Overall, we found abnormalities in HDL-C and Apo A-I levels and in HDL composition early after pediatric cancer treatment that are influenced by age, overweight or obesity status and exposure to doxorubicin.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».