Association of LDL-cholesterol subtractions with cardiovascular disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cardiovascular disorders (CVDs) are the leading cause of death worldwide. This study aimed to evaluate the association between Low-Density Lipoprotein (LDL) subfractions and cardiovascular disorders. Methods: For to ensure the rigor of the systematic review, the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were used. For this systematic review, a comprehensive search strategy in important databases including PubMed, Scopus, Embase, International Statistical Institute (ISI) Web of Science and google scholar from 2009 to February 2021 was performed. Also, for the evaluation of the risk of bias, the Newcastle-Ottawa scale was used. Results: At the end of the search process, 33 articles were included in this study. The results of more of the evaluated studies were shown that the higher LDL particle number was consistently associated with increased risk for cardiovascular disease, independent of other lipid measurements. Also, small dense LDL was associated with an increased risk of CVDs. There wasn’t any association between LDL subfraction with CVDs in a small number of studies. Conclusions: Overall, it seems that the evaluation of LDL subclasses can be used as a very suitable biomarker for the evaluation and diagnosis of cardiovascular diseases. However, further studies are needed to identify the mechanisms involved.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».