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Enregistrement W4402682380 · doi:10.1042/bcj20240037

Lipoprotein(a) and cardiovascular disease

2024· review· en· W4402682380 sur OpenAlexaff
Michael B. Boffa, Marlys L. Koschinsky

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipoprotein(a)LipoproteinApolipoprotein BDiseasePlasma lipoproteinAtherosclerotic cardiovascular diseaseMedicineCatabolismInternal medicineLipoprotein particleEndocrinologyBiologyBioinformaticsCholesterolVery low-density lipoproteinMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated plasma levels of lipoprotein(a) (Lp(a)) are a prevalent, independent, and causal risk factor for atherosclerotic cardiovascular disease and calcific aortic valve disease. Lp(a) consists of a lipoprotein particle resembling low density lipoprotein and the covalently-attached glycoprotein apolipoprotein(a) (apo(a)). Novel therapeutics that specifically and potently lower Lp(a) levels are currently in advanced stages of clinical development, including in large, phase 3 cardiovascular outcomes trials. However, fundamental unanswered questions remain concerning some key aspects of Lp(a) biosynthesis and catabolism as well as the true pathogenic mechanisms of the particle. In this review, we describe the salient biochemical features of Lp(a) and apo(a) and how they underlie the disease-causing potential of Lp(a), the factors that determine plasma Lp(a) concentrations, and the mechanism of action of Lp(a)-lowering drugs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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