The correlation between stable angina and inflammatory factors and blood lipids: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this study, we aimed to compare the levels of inflammatory markers (C-reactive protein, CRP; procalcitonin, PCT) and blood lipids (total cholesterol, TC; triglyceride, TG; high-density lipoprotein cholesterol, HDL-C; low-density lipoprotein cholesterol, LDL-C) between patients with stable angina and control group, and to explore the correlation between these parameters and the severity and prognosis of stable angina. Methods: We retrospectively selected 113 patients with stable angina and 128 control group from the medical record system, and compared their inflammatory factors and blood lipids. We also assessed the severity of angina using the Canadian Cardiovascular Society (CCS) classification and followed up the patients for 1 year to record any cardiovascular events. Results: We found that patients with stable angina had significantly higher levels of CRP, TC, TG, and LDL-C, and lower levels of HDL-C than control group. Moreover, CRP, TC, TG, and LDL-C were positively correlated with the severity of angina, while HDL-C was negatively correlated. During the follow-up period, 37 patients with stable angina experienced cardiovascular events, and they had higher levels of CRP, TC, TG, and LDL-C, and lower levels of HDL-C than those who did not. Conclusion: Our study suggests that inflammation and dyslipidemia are closely related to stable angina, and that inflammatory factors and blood lipids can be used as indicators of the severity and prognosis of stable angina.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».