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Enregistrement W1976697224 · doi:10.1097/mol.0b013e3282f0ee11

Anti-inflammatory drugs and atherosclerosis

2007· review· en· W1976697224 sur OpenAlexaff
Sami P. Moubayed, Therèse Heinonen, Jean‐Claude Tardif

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Lipidology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Inflammation contributes to the formation and progression of atherosclerosis and the therapeutic potential of some anti-inflammatory drugs has been evaluated for possible antiatherosclerotic effects. This review will briefly describe the mechanisms underlying the inflammation-atherosclerosis connection, the effect of various anti-inflammatory therapies on atherosclerotic disease and a sampling of the potential targets and agents under evaluation. RECENT FINDINGS: Some agents with anti-inflammatory properties appear to have beneficial effects on atherosclerosis or subsequent risk for cardiovascular events, while others have been disappointing. The anti-inflammatory actions of statins have been linked retrospectively with their favorable effects on atherosclerosis progression and clinical outcomes. The cardiovascular safety of COX-2 inhibitors is being assessed prospectively in patients with atherosclerosis. Potential new therapeutic agents targeting other inflammatory mechanisms and oxidative stress are being evaluated in animal models and clinical trials. SUMMARY: Due to the contributory inflammatory pathways in atherosclerosis, the properties of existing and novel anti-inflammatory agents are being carefully and actively evaluated in cardiovascular disease. Advances in our understanding of both atherosclerosis and the inflammatory contributors may play an important role in future strategies to decrease the incidence of atherosclerotic cardiovascular disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations38
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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