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Enregistrement W4392813310 · doi:10.53555/sfs.v10i6.2254

The Effect Of Smoking On High-Density Lipoprotein (HDL), Low-Density Lipoprotein (LDL), And Triglycerides: A Review

2023· review· en· W4392813310 sur OpenAlexvenueno aff
Rayed Fahad Alhammad, Anas Mohammed Aljabal, Fuad H Alqadi, Saif Saleh Alsaif, Abdulaziz Abdullah M Binsulaiteein, Seraj Mohammad Saleh Alhendi

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-density lipoproteinLow-density lipoprotein receptor-related protein 8LipoproteinInternal medicineLow-density lipoproteinChemistryEndocrinologyVery low-density lipoproteinMedicineCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoking is a well-known risk factor for a range of cardiovascular diseases. One of the mechanisms through which smoking exerts its negative effects on the cardiovascular system is by altering lipid profiles, including levels of high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL), and triglycerides. This review aimed to investigate the effect of smoking on these lipid parameters based on current research evidence. A thorough search of relevant literature was conducted to gather data on the impact of smoking on HDL, LDL, and triglycerides. The results indicate that smoking is associated with decreased levels of HDL, increased levels of LDL, and elevated levels of triglycerides. These changes in lipid profiles can contribute to the development of atherosclerosis and cardiovascular events in smokers. The implications of these findings for public health and clinical practice are discussed, as well as potential limitations of the current research and directions for future studies.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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