Accentuating and Opposing Factors Leading to Development of Thoracic Aortic Aneurysms Not Due to Genetic or Inherited Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and unraveling the pathophysiology of thoracic aortic aneurysm (TAA), a vascular disease with a potentially high-mortality rate, is one of the next frontiers in vascular biology. The processes leading to the formation of TAA, of unknown cause, so-called degenerative TAA, are complex. This review advances the concept of promoters and inhibitors of the development of degenerative TAA. Promoters of TAA development include age, blood pressure elevation, increased pulse pressure, neurohumeral factors increasing blood pressure, inflammation specifically IFN-γ, IL-1 β, IL-6, TNF-α, and S100 A12; the coagulation system specifically plasmin, platelets, and thrombin as well as matrix metalloproteinases (MMPs). SMAD-2 signaling and specific microRNAs modulate TAA development. The major inhibitors or factors opposing TAA development are the constituents of the aortic wall (elastic lamellae, collagen, fibulins, fibronectin, proteoglycans, and vascular smooth muscle cells), which maintain normal aortic dimensions in the face of aortic wall stress, specific tissue MMP inhibitors, plasminogen activator inhibitor-1, protease nexin-1, and Syndecans. Increases in promoters and reductions in inhibitors expand the thoracic aorta leading to TAA formation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».