Lipoprotein(a) as a cardiovascular risk factor among patients with and without diabetes Mellitus: the Mass General Brigham Lp(a) Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) and Lp(a) are well-established predictors of coronary artery disease (CAD) outcomes. However, their combined association remains poorly understood. OBJECTIVE: To investigate the relationship between elevated Lp(a) and DM with CAD outcomes. METHODS: Retrospective analysis of the MGB Lp(a) Registry involving patients ≥ 18 years who underwent Lp(a) measurements between 2000 and 2019. Exclusion criteria were severe kidney dysfunction, malignant neoplasms, and prior atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). The primary outcome was a combination of cardiovascular death or myocardial infarction (MI). Elevated Lp(a) was defined as > 90th percentile (≥ 216 nmol/L). RESULTS: Among 6,238 patients who met the eligibility criteria, the median age was 54, 45% were women, and 12% had DM. Patients with DM were older, more frequently male, and had a higher prevalence of additional cardiovascular risk factors. Over a median follow-up of 12.9 years, patients with either DM or elevated Lp(a) experienced higher rates of the primary outcome. Notably, those with elevated Lp(a) had a higher incidence of the primary outcome regardless of their DM status. The annual event rates were as follows: No-DM and Lp(a) < 90th% - 0.6%; No-DM and Lp(a) > 90th% - 1.3%; DM and Lp(a) < 90th% - 1.9%; DM and Lp(a) > 90th% - 4.7% (p < 0.001). After adjusting for confounders, elevated Lp(a) remained independently associated with the primary outcome among both patients with DM (HR = 2.66 [95%CI: 1.55-4.58], p < 0.001) and those without DM (HR = 2.01 [95%CI: 1.48-2.74], p < 0.001). CONCLUSIONS: Elevated Lp(a) constitutes an independent and incremental risk factor for CAD outcomes in patients with and without DM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».