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Enregistrement W1964255529 · doi:10.1586/14779072.2013.839942

Investigational drugs targeting cardiac fibrosis

2013· review· en· W1964255529 sur OpenAlexaff
François Roubille, David Busseuil, Nolwenn Merlet, Ekaterini A. Kritikou, Éric Rhéaume, Jean‐Claude Tardif

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesServier
Mots-clésMedicineFibrosisCardiac fibrosisClinical trialHeart failureAngiotensin IIInflammationBioinformaticsMyocardial fibrosisPathologyInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibrosis is an accumulation of proteins including collagen in the extracellular space, which has previously been considered as irreversible damage in various cardiovascular diseases including heart failure and hypertension. The pathophysiology of fibrosis is currently better understood and can be evaluated by non-invasive methods. Here, the authors present briefly the impact and molecular mechanisms of fibrosis in the myocardium and the promising therapeutic candidates including anti-hypertensive therapies, heart-rate lowering drugs, anti-inflammatory agents, as well as other innovative approaches such as inhibitors of growth factors, miRNA or cell therapy. Surrogate end points allow for larger clinical trials than previously possible with endomyocardial biopsies, and magnetic resonance and molecular imaging should open new fields of research on cardiac fibrosis. Several pre-clinical findings are very promising, and some clinical data support the proofs of concept, mainly those with inhibitors of the renin-angiotensin system. These approaches open the field for regression of fibrosis and include the following: first, some of these drugs are widely used like renin-angiotensin system inhibitors; second, inflammation modulators; third, in near future entirely new approaches targeting the TGF-β pathways, or others like cell therapies or genetic interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,022
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations60
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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