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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».