Two still unanswered questions about uric acid and cardiovascular prevention: Is a specific uric acid cut-off needed? Is hypouricemic treatment able to reduce cardiovascular risk?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The most frequent consequence of elevated uric acid (UA) levels is the development of gout and urate kidney disease. Besides these effects, several studies have investigated the association between hyperuricemia and cardiovascular (CV) disease. High serum UA has been identified as an important determinant of all-cause and CV mortality and CV events (acute and chronic coronary syndrome, stroke and peripheral artery disease). Despite the high number of publications on this topic, there are two questions that are still unanswered: do we need a specific CV cut-off of serum UA to better refine the CV risk? Is urate lowering treatment (ULT) able to reduce CV risk in asymptomatic patients? In this review, we will focus on these two points. DATA SYNTHESIS: Although no doubt exists that the relationship between CV events starts at lower levels than the actually used cut-off, different papers found dissimilar cut-offs. Furthermore, heterogeneity is present depending on the specific CV events evaluated and none of the found cut-off have been tested in external populations (in order to confirm its discriminatory capacity). Furthermore, only few randomized clinical trials on the role of hypouricemic agents in reducing the CV risk have been published giving heterogeneous results. The last published one (ALL-HEART) has strong limitations, that we will deeply discuss. CONCLUSIONS: A definitive answer to the two questions is impossible with the actually published paper but, over identifying current gaps in knowledge we try to individuate how they can be overruled.
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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) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».