High Lipoprotein(a) May Explain One-Quarter of Clinical Familial Hypercholesterolemia Diagnoses in Danish Lipid Clinics
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Cholesterol carried in lipoprotein(a) adds to measured low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and may therefore drive some diagnoses of clinical familial hypercholesterolemia (FH). OBJECTIVE: We investigated plasma lipoprotein(a) in individuals referred to Danish lipid clinics and evaluated the effect of plasma lipoprotein(a) on a diagnosis of FH. METHODS: Individuals referred to 15 Danish lipid clinics who were suspected of having FH according to nationwide referral criteria were recruited between September 1, 2020 and November 30, 2021. All individuals were classified according to the Dutch Lipid Clinical Network criteria for FH before and after LDL-C was adjusted for 30% cholesterol content in lipoprotein(a). We calculated the fraction of individuals fulfilling a clinical diagnosis of FH partly due to elevated lipoprotein(a). RESULTS: We included a total of 1166 individuals for analysis, of whom 206 fulfilled a clinical diagnosis of FH. Median lipoprotein(a) was 15 mg/dL (29 nmol/L) in those referred and 28% had lipoprotein(a) greater than or equal to 50 mg/dL (105 nmol/L), while 2% had levels greater than or equal to 180 mg/dL (389 nmol/L). We found that in 27% (55/206) of those fulfilling a clinical diagnosis of FH, this was partly due to high lipoprotein(a). CONCLUSION: Elevated lipoprotein(a) was common in individuals referred to Danish lipid clinics and in one-quarter of individuals who fulfilled a clinical diagnosis of FH, this was partly due to elevated lipoprotein(a). These findings support the notion that the LPA gene should be considered an important causative gene in patients with clinical FH and further support the importance of measuring lipoprotein(a) when diagnosing FH as well as for stratification of cardiovascular risk.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».