MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1976726006 · doi:10.1161/atvbaha.109.185447

Insulin Increases Reendothelialization and Inhibits Cell Migration and Neointimal Growth After Arterial Injury

2009· article· en· W1976726006 sur OpenAlexaff
Danna M. Breen, Kalam K. Chan, Jiwanjeet K. Dhaliwall, Michael R. Ward, Nael Al Koudsi, Loretta Lam, Melissa de Carvalho Souza, Husam Ghanim, Paresh Dandona, Duncan J. Stewart, Michelle P. Bendeck, Adria Giacca

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinInternal medicineCardiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Insulin has both growth-promoting and protective vascular effects in vitro, however the predominant effect in vivo is unclear. We investigated the effects of insulin in vivo on neointimal growth after arterial injury. METHODS AND RESULTS: Rats were given subcutaneous control (C) or insulin implants (3U/d;I) 3 days before arterial (carotid or aortic) balloon catheter injury. Normoglycemia was maintained by oral glucose and, after surgery, by intraperitoneal glucose infusion (saline in C). Insulin decreased intimal area (P<0.01) but did not change intimal cell proliferation or apoptosis. However, insulin inhibited cell migration into the intima (P<0.01) and increased expression of smooth muscle cell (SMC) differentiation markers (P<0.05). Insulin also increased reendothelialization (P<0.01) and the number of circulating progenitor cells (P<0.05). CONCLUSIONS: These results are the first demonstration that insulin has a protective effect on both SMC and endothelium in vivo, resulting in inhibition of neointimal growth after vessel injury.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations55
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular BiologyMême sujetAngiogenesis and VEGF in CancerTravaux en français237 207