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Enregistrement W4396624888 · doi:10.1093/eurheartj/ehae258

Discordance among apoB, non–high-density lipoprotein cholesterol, and triglycerides: implications for cardiovascular prevention

2024· article· en· W4396624888 sur OpenAlexaff
Allan D. Sniderman, Line Dufresne, Karol M. Pencina, S. Bilgiç, George Thanassoulis, Michael Pencina

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApolipoprotein BMedicineInternal medicineCholesterolAtherosclerotic cardiovascular diseaseEndocrinologyLipoproteinHigh-density lipoproteinLdl cholesterolTriglycerideDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Despite growing evidence that apolipoprotein B (apoB) is the most accurate marker of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk, its adoption in clinical practice has been low. This investigation sought to determine whether low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), non-high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), and triglycerides are sufficient for routine cardiovascular care. METHODS: A sample of 293 876 UK Biobank adults (age: 40-73 years, 42% men), free of cardiovascular disease, with a median follow-up for new-onset ASCVD of 11 years was included. Distribution of apoB at pre-specified levels of LDL-C, non-HDL-C, and triglycerides was examined graphically, and 10-year ASCVD event rates were compared for high vs. low apoB. Residuals of apoB were constructed after regressing apoB on LDL-C, non-HDL-C, and log-transformed triglycerides and used as predictors in a proportional hazards regression model for new-onset ASCVD adjusted for standard risk factors, including HDL-C. RESULTS: ApoB was highly correlated with LDL-C and non-HDL-C (Pearson's r = .96, P < .001 for both) but less so with log triglycerides (r = .42, P < .001). However, apoB ranges necessary to capture 95% of all observations at pre-specified levels of LDL-C, non-HDL-C, or triglycerides were wide, spanning 85.8-108.8 md/dL when LDL-C 130 mg/dL, 88.3-112.4 mg/dL when non-HDL-C 160 mg/dL, and 67.8-147.4 md/dL when triglycerides 115 mg/dL. At these levels (±10 mg/dL), 10-year ASCVD rates for apoB above mean + 1 SD vs. below mean - 1 SD were 7.3 vs. 4.0 for LDL-C, 6.4 vs. 4.6 for non-HDL-C, and 7.0 vs. 4.6 for triglycerides (all P < .001). With 19 982 new-onset ASCVD events on follow-up, in the adjusted model, residual apoB remained statistically significant after accounting for LDL-C and HDL-C (hazard ratio 1.06, 95% confidence interval 1.0-1.07), after accounting for non-HDL-C and HDL-C (hazard ratio 1.04, 95% confidence interval 1.03-1.06), and after accounting for triglycerides and HDL-C (hazard ratio 1.13, 95% confidence interval 1.12-1.15). None of the residuals of LDL-C, non-HDL-C, or of log triglycerides remained significant when apoB was included in the model. CONCLUSIONS: High variability of apoB at individual levels of LDL-C, non-HDL-C, and triglycerides coupled with meaningful differences in 10-year ASCVD rates and significant residual information contained in apoB for prediction of new-onset ASCVD events demonstrate that LDL-C, non-HDL-C, and triglycerides are not adequate proxies for apoB in clinical care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations92
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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