Women, lipids, and atherosclerotic cardiovascular disease: a call to action from the European Atherosclerosis Society
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is the leading cause of death in women and men globally, with most due to atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Despite progress during the last 30 years, ASCVD mortality is now increasing, with the fastest relative increase in middle-aged women. Missed or delayed diagnosis and undertreatment do not fully explain this burden of disease. Sex-specific factors, such as hypertensive disorders of pregnancy, premature menopause (especially primary ovarian insufficiency), and polycystic ovary syndrome are also relevant, with good evidence that these are associated with greater cardiovascular risk. This position statement from the European Atherosclerosis Society focuses on these factors, as well as sex-specific effects on lipids, including lipoprotein(a), over the life course in women which impact ASCVD risk. Women are also disproportionately impacted (in relative terms) by diabetes, chronic kidney disease, and auto-immune inflammatory disease. All these effects are compounded by sociocultural components related to gender. This panel stresses the need to identify and treat modifiable cardiovascular risk factors earlier in women, especially for those at risk due to sex-specific conditions, to reduce the unacceptably high burden of ASCVD in women.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».