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Enregistrement W4388467129 · doi:10.15829/1560-4071-2023-5587

Incidence of familial hypercholesterolemia in patients with early manifestations of coronary artery disease: data from a Russian multicenter study and meta-analysis

2023· article· en· W4388467129 sur OpenAlexaboutno aff
A. Rogozhina, A Averkova, Е. A. Zubova, Л. О. Минушкина, В. А. Бражник, О.Н. Иванова, Н. В. Чичкова, Н. Р. Хасанов, О. И. Боева, D. A. Zateyshchikov

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamilial hypercholesterolemiaPCSK9Internal medicineCoronary artery diseaseApolipoprotein BProbandIncidence (geometry)LDL receptorLipoproteinGastroenterologyCardiologyCholesterolGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. To assess the possibility of familial hypercholesterolemia (FH) detection among patients with early coronary artery disease (CAD) in practice in comparison with data from different populations. Patients with early manifestations of CAD are a promising group for identifying a proband with FH and subsequent cascade screening. The question remains open about the sufficiency of clinical criteria for diagnosing this disease. Material and methods. We examined 651 patients with CAD manifestations aged £55 years in men and £60 years in women. FH was diagnosed according to the Dutch Lipid Clinic Network (DLCN) criteria, and cardiovascular risk was assessed using the Montreal-FH-SCOR E. In 35 phenotype-positive patients with FH, as well as 5 with lowdensity lipoprotein cholesterol levels ³5,5 mmol/l and 23 with age of manifestation of coronary artery disease £35 years, the coding sequence of the genes for apolipoprotein B ( APOB ), low-density lipoprotein receptor ( LDLR ), low-density lipoprotein receptor adapter protein 1 ( LDLRAP1 ), proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 ( PCSK9 ). Results. Definite FH was in 8 (1,2%), probable in 27 (4.2%), possible in 339 (52,1%) patients, while 277 (42,5%) patients had DLCN score of <3 points; 31 (88,6%), of 35 phenotype-positive patients had a high Montreal-FH-SCORE risk. Six carriers of pathogenic variants were identified, 2 of which were among phenotype-negative patients. A meta-analysis of 16 studies with 13065 patients (2012-2023) showed that the incidence of FH is 5,22 (4,848-5,619)% (fixed model) and 5,93 (4,528-7,515)% (random model). Conclusion. The use of existing diagnostic scales does not provide guaranteed detection of FH among patients with early CAD. It is likely that DLCN modification by additional gradation of the criterion for the age of CAD manifestation will help increase its diagnostic value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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