Traditional and Novel Markers: Target of Treatment vs Marker of Risk
Notice bibliographique
Résumé
In this article we discuss lipid-related markers associated with cardiovascular (CV) risk, and emphasize the significance of low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (LDL-C), non-high-density lipoprotein cholesterol, and apolipoprotein B 100 . LDL-C, a traditional CV risk factor, correlates directly with atherosclerotic CV disease. However, LDL-C alone, usually estimated using the Friedewald equation, might not capture the entire risk profile. Therefore, triglycerides (TGs) and lipoprotein(a) [Lp(a)] should be measured as part of a complete CV risk assessment. Although TGs represent potential markers of increased CV risk, their role as direct causal agents remains inconclusive. Elevated TG levels suggest a greater cholesterol presence in non-LDL particles, necessitating the use of non-high-density lipoprotein cholesterol or apolipoprotein B 100 , rather than solely LDL-C, to ensure an accurate CV risk assessment. Lp(a), however, is a genetically determined particle resembling LDL, linked with various significant CV diseases. Its role in CV risk is potentially because of its added inflammatory and prothrombotic properties. Certain medications (most notably proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors and novel small interfering RNA molecules) can reduce Lp(a) levels. Whether this confers a benefit in preventing CV outcomes requires validation from ongoing trials. Although LDL-C remains a crucial metric, health care professionals must acknowledge its limitations and understand the emerging significance of TGs and Lp(a) in CV risk assessment. This article underscores the need to reevaluate traditional lipid markers in light of emerging evidence on TGs and Lp(a) to promote a more comprehensive approach to CV risk assessment.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».