Prognostic Value of Lectin-like Oxidized Low-Density Lipoprotein Receptor-1 for Future Cardiovascular Disease Risk and Outcome: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) remains a leading cause of mortality globally, underscoring the need for robust predictive biomarkers to enhance risk stratification. Soluble lectin-like oxidized low-density lipoprotein receptor-1 (sLOX-1) has emerged as a promising biomarker linked to oxidative stress and endothelial dysfunction, both critical mechanisms in atherogenesis and cardiovascular events. Objectives: This study aimed to evaluate the prognostic value of sLOX-1 in predicting major adverse cardiovascular and cerebrovascular events (MACCEs), myocardial infarction (MI), heart failure (HF), and stroke outcomes through a systematic review and meta-analysis. Methods: A systematic literature search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, and Ovid databases for studies published between 2014 and October 2024. Eligible studies assessed the association between sLOX-1 levels and future CVD outcomes in adult populations. Meta-analysis pooled hazard ratios (HRs) were assessed using random- and fixed-effects models. Heterogeneity was evaluated using the I2 statistic, and study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Fourteen studies were included, encompassing diverse populations with coronary artery disease (CAD), acute coronary syndrome (ACS), or stroke, with follow-up durations ranging from 30 days to 19.5 years. The meta-analysis of three studies on CAD patients demonstrated a significant association between elevated sLOX-1 levels and increased MACCE risk (HR: 2.3, 95% CI: 0.99–5.33, p = 0.05), albeit with high heterogeneity (I2 = 83%). The fixed-effects analysis yielded a more consistent HR of 1.47 (95% CI: 1.19–1.81, p < 0.01). Conclusions: sLOX-1 shows promising potential as a prognostic biomarker for CVD and is associated with an increased risk of MACCEs in CAD patients. However, the high heterogeneity among the included studies highlights the need for standardized protocols and larger, well-designed prospective studies to validate its clinical utility. The integration of sLOX-1 into risk prediction models could improve CVD management by identifying high-risk individuals for targeted interventions.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».