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Enregistrement W4410839950 · doi:10.1016/j.cdnut.2025.106507

The Use of PCSK9 Inhibitor Is Associated With More Adaptative Eating Behaviors Among Adults With Heterozygous Familial Hypercholesterolemia

2025· article· en· W4410839950 sur OpenAlexafffund
Clémence Desjardins, Marie‐Pierre Gagnon‐Girouard, Jacob Lessard‐Lord, Valérie Guay, Maryka Rancourt-Bouchard, Patrick Couture, Anne Gangloff, Élise Carbonneau, Jean‐Philippe Drouin‐Chartier

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Foundation for Dietetic Research
Mots-clésPCSK9Familial hypercholesterolemiaLDL receptorMedicinePsychologyInternal medicineCholesterolLipoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Heterozygous familial hypercholesterolemia (HeFH) is the most common genetic disorder linked to premature cardiovascular diseases (CVDs) worldwide.In HeFH, CVD prevention relies on LDL-cholesterol (LDL-C)-lowering medication use, in addition to healthy lifestyle habits, with diet being a cornerstone.The use of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors (PCSK9i), the most effective LDL-C-lowering drugs, could alleviate the perceived burden of the diet-to-LDL-C association and influence one's relationship with food.We aimed to compare eating behaviors (EBs) according to PCSK9i use in adults with HeFH.We hypothesized that PCSK9i users have more favorable EBs compared to nonusers, translating into more optimal diet quality and LDL-C levels.Methods: This cross-sectional study was conducted among 163 adults with HeFH, all using LDL-C-lowering medication.Intuitive eating (IE; an adaptive eating approach) was assessed using the IE Scale-2; disinhibition (a loss of control in eating) was assessed using the Three-Factor Eating Questionnaire.Diet quality was assessed using the Healthy Eating Food Index (HEFI)-2019, calculated using data from a food frequency questionnaire.Plasma LDL-C levels were measured using standard assays.Results: In multivariable-adjusted analyses, compared to PCSK9i nonusers (n116), users (n47) had a higher IE score (users: 3.73 [95% CI: 3.61, 3.86]; nonusers: 3.57 [3.49, 3.66]; P0.04) and lower disinhibition (users: 3.71 [3.03, 4.39]; nonusers: 4.39 [3.95, 4.83]; P0.04).No evidence of difference in the HEFI-2019 was observed between the two groups.While IE was positively associated with HEFI-2019 in both groups, it was inversely associated with LDL-C levels only among PKCS9i users, independent of diet quality ( LDL-C [95% CI] mmol/L per each IE point, users: -1.43 [-2.17, -0.70]; nonusers: -0.22 [-0.67, 0.23]; P interaction0.02).Conclusions: In adults with HeFH, PCSK9i users exhibited more adaptative EBs compared to nonusers.Despite being positively associated with diet quality, independent of PCSK9i use, these EBs were associated with lower LDL-C levels only among users.This suggests that EBs could play a key role in CVD prevention in HeFH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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