小密度低密度リポタンパク質コレステロールは、前向きフラミンガム子孫研究で最もアテローム性リポタンパク質パラメーターです

直接低密度リポタンパク質コレステロール（LDL-C）、小密度LDL-C（SDLDL-C）、低密度リポタンパク質（LDL）トリグリセリド、トリグリセリド、トリグリセリドが豊富なリポタンパク質コレステロール、レンナントリポタン粒子粒子粒子粒子粒子、リポタンパク質（a）はすべて、すべてのアテローム性動脈硬化性心血管疾患（ASCVD）と関連しています。私たちの目標は、どのパラメーターがASCVDリスクと最も強く関連しているかを評価することでした。方法と結果プラズマ総コレステロール、トリグリセリド、高密度リポタンパク質コレステロール、ダイレクトLDL-C、SDLDL-C、LDLトリグリセリド、リポプロテイン粒子コレステロール、トリグリセリドが豊富なリポタンパク質コレステロール、およびリポプロタイン（A）を使用して標準化された自動化分析を使用して測定した（A）。ASCVDを含まない3094の絶食被験者のサンプルの変動係数<5.0％）。これらの被験者のうち、20.2％が16年にわたってASCVDを発症しました。単変量解析では、すべてのASCVD危険因子は、入射ASCVD、および以下の特殊なリポタンパク質パラメーターと同様に有意に関連していました：SDLDL-C、LDLトリグリセリド、トリグリセリドリッチリポタンパク質コレステロール、レムナントリポタン粒子コレステロール、および直接LDL-C。SDLDL-C、直接LDL-C、およびリポタンパク質（A）のみが、標準的な危険因子（年齢、性別、高血圧、糖尿病、喫煙、喫煙、総コレステロール、高密度リポタンパク質コレステロールの調整後の多変量解析と正味再分類で有意でした。）。プールされたコホート方程式を使用して、多くの特殊なリポタンパク質パラメーターが個別に重要な情報を追加しましたが、SDLDL-C（ハザード比、1.42; P <0.0001）がモデルにある場合、重要な情報は追加されていません。SDLDL-Cのこれらの結果は、LDLトリグリセリドとは対照的に、調整された不一致分析と計算された非高密度リポタンパク質コレステロールによって確認されました。結論SDLDL-C、直接LDL-C、およびリポタンパク質（A）はすべて、多変量解析のASCVDリスクに大きく貢献しましたが、SDLDL-Cがモデルになった後、プールされたコホート方程式に有意なリスク情報を追加したパラメーターはありませんでした。私たちのデータは、小さな濃度のLDLが最もアテローム性リポタンパク質パラメーターであることを示しています。

Background Elevated plasma levels of direct low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), small dense LDL-C (sdLDL-C), low-density lipoprotein (LDL) triglycerides, triglycerides, triglyceride-rich lipoprotein cholesterol, remnant lipoprotein particle cholesterol, and lipoprotein(a) have all been associated with incident atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Our goal was to assess which parameters were most strongly associated with ASCVD risk. Methods and Results Plasma total cholesterol, triglycerides, high-density lipoprotein cholesterol, direct LDL-C, sdLDL-C, LDL triglycerides, remnant lipoprotein particle cholesterol, triglyceride-rich lipoprotein cholesterol, and lipoprotein(a) were measured using standardized automated analysis (coefficients of variation, <5.0%) in samples from 3094 fasting subjects free of ASCVD. Of these subjects, 20.2% developed ASCVD over 16 years. On univariate analysis, all ASCVD risk factors were significantly associated with incident ASCVD, as well as the following specialized lipoprotein parameters: sdLDL-C, LDL triglycerides, triglycerides, triglyceride-rich lipoprotein cholesterol, remnant lipoprotein particle cholesterol, and direct LDL-C. Only sdLDL-C, direct LDL-C, and lipoprotein(a) were significant on multivariate analysis and net reclassification after adjustment for standard risk factors (age, sex, hypertension, diabetes mellitus, smoking, total cholesterol, and high-density lipoprotein cholesterol). Using the pooled cohort equation, many specialized lipoprotein parameters individually added significant information, but no parameter added significant information once sdLDL-C (hazard ratio, 1.42; P<0.0001) was in the model. These results for sdLDL-C were confirmed by adjusted discordance analysis versus calculated non-high-density lipoprotein cholesterol, in contrast to LDL triglycerides. Conclusions sdLDL-C, direct LDL-C, and lipoprotein(a) all contributed significantly to ASCVD risk on multivariate analysis, but no parameter added significant risk information to the pooled cohort equation once sdLDL-C was in the model. Our data indicate that small dense LDL is the most atherogenic lipoprotein parameter.