Lipoprotein(a) as a Causal Risk Factor for Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: Lipoprotein(a) [Lp(a)], an atherogenic low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C)-like molecule, has emerged as an important risk factor for the development of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). This review summarizes the evidence supporting Lp(a) as a causal risk factor for ASCVD and calcific aortic valve stenosis (CAVS). Recent Findings: Lp(a) is largely (~ 90%) genetically determined and approximately 20% of the global population has elevated Lp(a). The unique structure of Lp(a) leads to proatherogenic, proinflammatory, and antifibrinolytic properties. Data from epidemiological, genome-wide association, Mendelian randomization, and meta-analyses have shown a clear association between Lp(a) and ASCVD, as well as CAVS. There are emerging data on the association between Lp(a) and ischemic stroke, peripheral arterial disease, and heart failure; however, the associations are not as strong. Summary: Several lines of evidence support Lp(a) as a causal risk factor for ASCVD and CAVS. The 2024 National Lipid Association guidelines, 2022 European Atherosclerosis Society, and 2021 Canadian Cardiology Society guidelines recommend testing Lp(a) once in all adults to guide primary prevention efforts. Further studies on cardiovascular outcomes with Lp(a) targeted therapies will provide more insight on causal relationship between Lp(a) and cardiovascular disease.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».