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Enregistrement W7056428897

Elevated Lp(a) Levels Correlate with Severe and Multiple Coronary Artery Stenotic Lesions

2023· article· en· W7056428897 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth sciencePublic healthUniversity hospitalWatsonIBMMedical school
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cynthia Al Hageh,1,* Stephanie Chacar,1,2,* Michella Ghassibe-Sabbagh,3 Daniel E Platt,4 Andreas Henschel,5 Hamdan Hamdan,1,2 Dominique Gauguier,6,7 Yara El Murr,3 Eman Alefishat,8,9 Elie Chammas,10 Siobhán O’Sullivan,1 Antoine Abchee,11 Moni Nader,2,9 Pierre A Zalloua1,9,12 1Department of Molecular Biology and Genetics, College of Medicine and Health Sciences, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates; 2Department of Physiology and Immunology, College of Medicine and Health Sciences, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates; 3Department of Natural Sciences, School of Arts and Sciences, Lebanese American University, Beirut, Lebanon; 4Computational Biology Center, IBM TJ Watson Research Centre, Yorktown Hgts, NY, USA; 5Department of Electrical Engineering and Computer, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates; 6Université Paris Cité, INSERM UMR 1124, Paris, 75006, France; 7McGill University and Genome Quebec Innovation Centre, Montreal, QC, H3A 0G1, Canada; 8Department of Pharmacology, College of Medicine and Health Sciences, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates; 9Center for Biotechnology, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 10School of Medicine, Lebanese University, Beirut, Lebanon; 11Sheikh Shakhbout Medical City, Abu Dhabi, United Arab Emirates; 12Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Pierre A Zalloua; Moni Nader, College of Medicine and Health Sciences, Khalifa University for Science and Technology, PO Box 127788, Abu Dhabi, United Arab Emirates, Email pierre.zalloua@ku.ac.ae; moni.nader@ku.ac.aeBackgrounds and Aims: The role of Lipoprotein(a) (Lp(a)) in increasing the risk of cardiovascular diseases is reported in several populations. The aim of this study is to investigate the correlation of high Lp(a) levels with the degree of coronary artery stenosis.Methods: Two hundred and sixty-eight patients were enrolled for this study. Patients who underwent coronary artery angiography and who had Lp(a) measurements available were included in this study. Binomial logistic regressions were applied to investigate the association between Lp(a) and stenosis in the four major coronary arteries. The effect of LDL and HDL Cholesterol on modulating the association of Lp(a) with coronary artery disease (CAD) was also evaluated. Multinomial regression analysis was applied to assess the association of Lp(a) with the different degrees of stenosis in the four major coronary arteries.Results: Our analyses showed that Lp(a) is a risk factor for CAD and this risk is significantly apparent in patients with HDL-cholesterol ≥ 35 mg/dL and in non-obese patients. A large proportion of the study patients with elevated Lp(a) levels had CAD even when exhibiting high HDL serum levels. Increased HDL with low Lp(a) serum levels were the least correlated with stenosis. A significantly higher levels of Lp(a) were found in patients with > 50% stenosis in at least two major coronary vessels arguing for pronounced and multiple stenotic lesions. Finally, the derived variant (rs1084651) of the LPA gene was significantly associated with CAD.Conclusion: Our study highlights the importance of Lp(a) levels as an independent biological marker of severe and multiple coronary artery stenosis.Keywords: lipoprotein(a), cardiovascular diseases, stenosis

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,282 · 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

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Publié2023
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