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Enregistrement W4415217358 · doi:10.1136/heartjnl-2025-ics.8

8 Is LP(a) a predictor of coronary microvascular dysfunction? A retrospective analysis of the COMET-19 study

2025· article· en· W4415217358 sur OpenAlexaboutno aff
Myles McKittrick, S McKittrick, T Kiernan, Ali Aldujeli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)AnginaCoronary artery diseaseGuidelineFractional flow reserveCoronary flow reserveOdds ratioCoronary heart diseaseCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Lipoprotein-a [Lp(a)] is an established marker of epicardial coronary disease, yet its association with coronary microvascular dysfunction (CMD) is largely unexplored. COMET-19 enrolled 117 patients who developed angina following severe COVID-19 but had no obstructive coronary artery disease (ANOCA). Each participant underwent invasive coronary physiology testing—fractional flow reserve (FFR), coronary flow reserve (CFR) and index of microvascular resistance (IMR)—to identify CMD (CFR<2.0 or IMR≥25), and functional CMD (CFR<2.0 with IMR<25). Methods We retrospectively analysed the COMET-19 cohort comparing LP(a) to CMD and endothelial cell dysfunction (ECD) guideline cut-off values of the American Heart Association (AHA/ACC) [≥125 nmol/L], Canadian Cardiovascular Society (CCS) [≥100 nmol/L], European Atherosclerotic Society (EAS) intermediate level [50–125 nmol/L] or higher level [>125 nmol/L] and the National Lipid Association (NLA) [>100 nmol/L]). Pearson Chi-Square, Spearman Correlation and Odds Ratios were calculated using SPSS v29. Results The mean(SD) age was 65.95(11.4). The median(min-max) Lp(a) was 194 nmol/L (45–499). We could not demonstrate a relationship between elevated Lp(a) and the presence of CMD (CFR or IMR values) (p>0.05). Elevated Lp(a) values did not increase the risk of CMD or ECD across ACC/AHA, CCS, EAS or NLA thresholds (all OR 0.2–1.5: 95% CI crossed unity). There was no correlation between Lp(a) and CMD diagnostic criteria (CFR: ρ= -0.05, p=0.63), (IMR: ρ=0.04, p=0.69) (figure 1). Conclusion A raised serum LP(a) was not associated with increased risk of, or incidence of CMD independent of the LP(a) cut off value criterion employed. LP(a) was not a helpful test to risk-stratify patients for CMD, in this cohort.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,279
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'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'admission1
Résumé présentoui

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