Lp(a) as a Risk Factor for Peripheral Artery Disease: Context Is Everything
Notice bibliographique
Résumé
Elevated plasma concentrations of Lp(a) (lipoprotein(a)) are an independent and causal risk factor for the development of atherosclerotic cardiovascular diseases, including peripheral artery disease (PAD). Although proatherosclerotic, proinflammatory, procalcific, and prothrombotic effects have been attributed to Lp(a), the precise pathogenic mechanisms by which Lp(a) contributes to these disorders are unclear. Moreover, whether Lp(a) contributes in different ways to atherosclerotic cardiovascular diseases in different vascular sites has not been explored. In particular, PAD involves atherosclerotic plaque rupture and subsequent thrombosis in vessels above the knee, but medial arterial calcification leading to vessel stiffness and thrombosis below the knee; the significance of Lp(a) in these contexts is unclear. Elevated Lp(a) is associated with the spectrum of PAD outcomes, including incident claudication, PAD progression, lower limb revascularization, restenosis, major adverse leg events, including limb amputation, and death and hospitalization due to PAD. Overall, elevated Lp(a) is as potent a risk factor for PAD as it is for coronary artery disease. Reducing Lp(a) to mitigate risk of PAD and to treat patients with PAD, therefore, remains a substantial unmet clinical need, although studies are underway to assess the efficacy of RNA-directed Lp(a)-lowering therapies in preventing atherosclerotic cardiovascular disease events. Mounting clinical trials of these therapies to specifically address their effect on PAD events is the next key step.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».