Chronic pharmacological preconditioning against ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of research and thousands of experimental publications, acute preconditioning strategies have yet to be implemented in clinical practice. While some have attributed this to a failure of the experimental studies to mimic the clinical environment, others have suggested that acute preconditioning strategies themselves may possess physiological limitations. In particular, there is evidence to suggest a reduced efficacy of acute preconditioning in the aged heart and in disease states, such as diabetes, hypertension, hyperlipidemia, and atherosclerosis. In addition, pharmacologic agent commonly used in clinical practice, such as sulfonylureas and non-steroidal anti-inflammatory agents may interfere with acute preconditioning signaling pathways. Such considerations may preclude the translation of acute preconditioning strategies to the clinical setting. This has led some to shift attention to alternate strategies of cardioprotection, one such strategy being the possibility of generating a prolonged state of cardioprotection. Although preliminary, studies to date have suggested that sustained preconditioning strategies may not be associated with the same drawbacks as acute preconditioning. Further, cardioprotective signaling pathways that elicit the sustained preconditioning response may be distinct from acute signaling pathways, which permit pharmacologic targeting of these pathways in the future. Additionally, sustained preconditioning strategies may be clinically applicable in the setting of acute myocardial infarction, a setting where acute preconditioning strategies are inherently limited. This review will briefly discuss the current data regarding sustained preconditioning strategies, including those in humans, and discuss the goal of future studies in this setting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».