The vicious circle of chronic kidney disease and hypertriglyceridemia: What is first, the hen or the egg?
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is documented to cause alterations in lipid metabolism, and this was considered a potent driver of increased cardiovascular risk. Among the diverse alteration of lipid traits in CKD, research endeavours have predominantly concentrated on low-density lipoproteins (LDL) in view of the potent pro-atherogenic role of these lipoprotein particles and the demonstration of protective cardiovascular effect of reducing LDL. However, few studies have focused on the metabolism of triglyceride-rich lipoproteins and even fewer on their role in causing kidney damage. Therefore, the comprehensive description of the impact of hypertriglyceridemia (HTG) in CKD pathophysiology remains largely undetermined. This reflects the difficulty of disentangling the independent role of triglycerides (TG) in the complex, bidirectional relationship between TG and kidney disease. Abnormal neutral lipid accumulation in the intrarenal vasculature and renal cells eventually due to HTG may also promote glomerular injury, throughout mechanisms including oxidative stress, mitochondrial dysfunction and proinflammatory responses. While epidemiological and experimental evidence suggests a potential role of TG in kidney damage, the causal mechanisms and their clinical relevance remain unclear, representing a significant area for future investigation. This review aims to highlight the intricate interplay between TG metabolism and kidney disease, shedding light on the mechanisms through which HTG may influence kidney functionality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».