Abstract 10476: Impact of C-Reactive Protein Levels on Lipoprotein(a)-Associated Coronary Artery Disease and Aortic Stenosis Risk in Apparently Healthy Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Elevated Lipoprotein(a) (Lp[a]) levels are strongly and linearly associated with coronary artery disease (CAD) and calcific aortic valve stenosis (CAVS). Observational studies in primary and secondary prevention settings revealed that Lp(a) and other CAD risk factors such as C-reactive protein (CRP) levels, a biomarker of systemic inflammation, may jointly predict CAD risk. Whether Lp(a) and CRP levels also jointly predict CAVS risk is unknown. Methods: We investigated the long-term associations of Lp(a) with CAD and CAVS according to CRP levels in the European Prospective Investigation Into Cancer and Nutrition (EPIC)-Norfolk study. Lp(a) and CRP levels were measured in 18,459 participants who were followed for 20 years. During the follow-up, 3915 and 418 participants had incident CAD and CAVS, respectively. Results: As presented in Figure 1, in comparison to individuals with low Lp(a) levels (<30 mg/dL) and low CRP levels (<2.0 mg/dL), those with elevated Lp(a) (>30 mg/dL) and low CRP levels (<2.0 mg/dL) and those with elevated Lp(a) (>30 mg/dL) and elevated CRP levels (>2.0 mg/dL) had a higher CAD risk (hazard ratio [HR] = 1.38 [95% CI, 1.28-1.49] and 1.93 [95% CI, 1.74-2.13] , respectively), and a higher CAVS risk (HR = 1.46 [95% CI, 1.08-1.98] and 1.87 [95% CI, 1.40-2.49], respectively). Conclusions: Results of this study confirm the joint association of high Lp(a) and CRP levels on incident CAD and extend these joint associations to valvular diseases such as CAVS. Lowering Lp(a) levels may warrant further investigation in the prevention of CAD and CAVS, especially in the context of systemic inflammation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».