Association Between Lipid Profile and Clinical Manifestations in Sickle Cell Anemia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sickle cell anemia (SCA) is a genetic disease associated with frequent episodes of acute illness. Changes in the lipid profile and a chronic inflammatory process make up the molecular aspects observed in this disease. Associations between these mechanisms and clinical manifestations could thus define severity profiles and therapeutic strategies. Objectives To verify whether there is an association between lipid profile and clinical manifestations in patients with SCA and if there is a correlation between lipid profile and laboratory markers in this disease. Methodology According to the PRISMA guidelines, a systematic review of the literature was conducted by searching the MEDLINE/PubMed, LILACS, SciELO, Scopus, and Cochrane databases. Articles were screened by reading the titles and abstracts, reaching those selected for full-text reading. The included studies were published between 2010 and 2020, were fully available in the databases, and addressed the proposed theme. The risk of individual bias was assessed by using the Joanna Briggs Institute checklist and the Newcastle-Ottawa scale. Results Out of the 144 identified articles, 15 were selected for analysis, resulting in a sample size of 2,230 individuals. HDL-C, LDL-C, total cholesterol , and triglycerides were the main variables analyzed in the lipid profiles. A correlation was observed between these variables and some of the most relevant clinical events in the disease, including vaso-occlusive seizures and acute thoracic syndrome. Conclusion Lipid metabolism disorders, especially hypocholesterolemia and hypertriglyceridemia, are linked to clinical events observed in SCA, suggesting they play a relevant role in the multifactorial pathogenesis of this disease.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».