Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis is a complex disease process in which genetic, lipid, cellular and immunological factors combine to determine the location, severity and timing of lesion development and clinical events. It has been demonstrated, however, that inflammation governs atherosclerosis during the course of development of atherosclerosis. It has also been demonstrated that regulation of the inflammatory reaction (e.g. statins) is effective in decreasing the cardiovascular events and improving the prognosis of atherosclerotic diseases. Other anti-atherosclerosis agents introduced in this study are adiponectin, testosterone, defibrase, angiotensin-converting enzyme inhibitors, dextromethorphan, paeonol, 15-lipoxygenase inhibitors, curcumin, interferon-beta, quercetin, AGI-1067, peroxisome proliferator-activated receptor gamma ligands and garlic. Some antiplatelet drugs described here are aspirin, clopidogrel and glycoprotein IIb/IIIa receptor antagonist. The mechanism of action of these agents is depicted. A new way of targeting anti-atherosclerosis and antiplatelet drugs to atherosclerosis areas is introduced. The author uses an antioxidized low-density lipoprotein antibody that is also conjugated to a mixture of anti-atherosclerosis agents or antiplatelet drugs to target these agents specifically to the atherosclerosis area. With this kind of targeting, we can use a much higher dose of anti-atherosclerosis agents or antiplatelet drugs and have much fewer side effects.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».