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Enregistrement W4412388960 · doi:10.1161/jaha.124.040361

Role of Lipoprotein(a) in Atherosclerotic Cardiovascular Disease in South Asian Individuals

2025· review· en· W4412388960 sur OpenAlexaff
Darshan Patel, Marlys L. Koschinsky, Anandita Agarwala, Pradeep Natarajan, Harpreet Bhatia, Anurag Mehta, Jaideep Patel, Matthew G Peters, Shreya Pandya, Usman Sagheer, Raman Puri, Salim S. Virani, D. Kalra

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtherosclerotic cardiovascular diseaseDiseaseCardiologyLipoprotein(a)Internal medicineLipoproteinCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Asian individuals (SA), representing approximately one quarter of the global population, experience a disproportionately high burden of cardiovascular disease. Some of this increased susceptibility is accounted for by traditional risk factors such as diabetes, hypertension, carbohydrate-rich diets, and rising rates of obesity and metabolic syndrome. However, other previously underappreciated risk factors may also play a crucial role. These include environmental pollution, genetic factors, and Lp(a) (lipoprotein(a)). Various epidemiological and genetic studies support the role of Lp(a) as a causal and independent risk factor for atherosclerotic cardiovascular disease. SA have a higher prevalence of elevated Lp(a) levels (25% have levels >50 mg/dL) compared with Western populations, and this may be one factor that accounts for the earlier age of onset of coronary artery disease, its more aggressive course, and higher morbidity and mortality in this group. SA experience myocardial infarction nearly 10 years earlier than individuals of European descent and have higher rates of premature and multivessel coronary artery disease. Additionally, socioeconomic shifts, cultural practices, and disparities in health care access may further exacerbate these risks, creating a complex interplay of factors that heighten cardiovascular vulnerability in SA. In this article, we review the data on the role of Lp(a) in mediating atherosclerotic cardiovascular disease, its epidemiology in SA, current screening guidelines, and drugs in the pipeline that will potentially be able to reduce high Lp(a) levels and associated cardiovascular risk. Ultimately, outcome trials with such drugs will be needed in this large population to examine their efficacy and safety.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations21
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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