Impact of Lipoprotein(a) on Valvular and Cardiovascular Outcomes in Patients With Calcific Aortic Valve Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lp(a) (lipoprotein(a)) is an independent risk factor for calcific aortic valve stenosis (CAVS). Whether patients with CAVS and high Lp(a) levels are at higher risk of valvular or cardiovascular events is unknown. The aim of this study is to determine whether higher Lp(a) levels are associated with valvular and cardiovascular outcomes in patients with CAVS. METHODS AND RESULTS: We identified 1962 patients from the UK Biobank with an electronic health record or self-reported CAVS diagnosis but who did not previously undergo aortic valve replacement (AVR) and had a minimal follow-up time of 2.5 years. Cox proportional hazard regression was used to evaluate the effect of Lp(a) on AVR, AVR or cardiac death, and valvular or cardiovascular events (AVR, cardiac death, myocardial infarction, stroke, heart failure, or coronary artery bypass grafting). The maximal follow-up time was set to 5 years. During the follow-up, 198 patients underwent AVR, 260 had AVR or cardiac death, and 435 had at least 1 valvular or cardiovascular event. Patients with Lp(a) levels ≥125 versus <125 nmol/L were at higher risk of AVR (hazard ratio [HR], 1.58 [95% CI, 1.17-2.12]), AVR or cardiac death (HR, 1.43 [95% CI, 1.10-1.86]), and cardiovascular or valvular events (HR, 1.36 [95% CI, 1.11-1.68]). Point estimates were comparable in men versus women, younger versus older patients, and in patients with higher versus lower plasma C-reactive protein levels. CONCLUSIONS: In patients with CAVS, Lp(a) levels predicted a higher risk of valvular and cardiovascular outcomes. The impact of Lp(a)-lowering therapies on valvular and cardiovascular health should be assessed in a long-term randomized clinical trial.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».