Lipid Screening for Cardiovascular Risk in Youth: A Narrative Review of Current Guidelines and Potential Use of Nonfasting Measures
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2> Early identification of dyslipidemia in children and youth allows for the prevention of cardiovascular diseases (CVD). Emerging evidence in adults suggests that nonfasting remnant cholesterol (RC) is a significant independent risk factor for CVD. Understanding the applicability of nonfasting RC in youth and children may provide greater options for routine and early identification of CVD risk. The purpose of this review is to provide an overview of guidelines for assessing dyslipidemia in practice and to explore whether nonfasting lipid biomarkers and/or RC have been incorporated for children and youth. The Medline database was used to identify clinical practice guidelines published between 2011 and August 2025 in English for children and/or youth aged 2-20 years. Of an initial 2537 citations, 41 met the inclusion criteria for data extraction. Although there is controversy regarding assessing fasting or nonfasting biomarkers in youth, definitions of normal ranges of lipoproteins were less controversial and are typically defined based on the National Heart, Lung, and Blood Institute recommendations. Most guidelines recommend measuring fasting lipid biomarkers (especially low-density lipoprotein cholesterol) in youth. In contrast, a select number of guidelines and statements recommend assessing nonfasting non–high-density lipoprotein cholesterol as the priority. Currently, no guidelines discuss measuring RC in youth. Evidence suggests that nonfasting non–high-density lipoprotein cholesterol is a reliable, practical biomarker for lipid screening in children and youth; however, most guidelines still suggest fasting measurement of low-density lipoprotein cholesterol. We note that nonfasting RC is an important knowledge gap not addressed in the current guidelines, and increasing awareness of nonfasting RC may be valuable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».