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Enregistrement W1954221778 · doi:10.1111/nyas.12843

Resveratrol and derivatives for the treatment of atrial fibrillation

2015· review· en· W1954221778 sur OpenAlexafffund
István Baczkó, Peter E. Light

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésResveratrolAtrial fibrillationPharmacologyNutraceuticalMedicineCardiac arrhythmiaCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resveratrol is a bioactive polyphenol, found in grapes, red wine, and peanuts, and has recently garnered much media and scientific attention for its diverse beneficial health effects as a nutritional supplement or nutraceutical. Of particular interest are the well-documented cardioprotective effects of resveratrol that are mediated by diverse mechanisms, including its antioxidant and vascular effects. However, it is now becoming clear that resveratrol may also exhibit direct effects on cardiac function and rhythm through modulation of signaling pathways that regulate cardiac remodeling and ion channel activity that controls cardiac excitability. Resveratrol may therefore possess antiarrhythmic properties that contribute to the cardiovascular benefits of resveratrol. Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia, although current therapies are suboptimal. Our laboratory has been studying resveratrol's effects on cardiac ion channels and remodeling pathways, and we initiated a drug development program aimed at generating novel resveratrol derivatives with improved efficacy against AF when compared to currently available therapeutics. This review therefore focuses on the effects of resveratrol and new derivatives on a variety of cardiac ion channels and molecular pathways that contribute to the development and maintenance of atrial fibrillation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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