Mechanisms and consequences of large artery rigidity
Notice bibliographique
Résumé
In this review paper, the classical and more recently described mechanisms responsible for the structural and functional characteristics of large artery rigidity are described. Mostly important, these characteristics appear to be non-specific to the primary disease process involved in arterial hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, congestive heart failure, chronic uremia, and perhaps senescence, including vascular dementia. Nonspecific in terms of aetiology, the vasculopathy encountered in these diseases exhibits common structural and functional abnormalities. The identification of such abnormalities could well become the target of potent nonpharmacological and (or) pharmacological interventions capable of preventing or retarding morbidity and mortality. The structural characteristics responsible for large artery rigidity include smooth muscle cell hypertrophy, matrix collagen deposition, and recently described, dysfunction in proteoglycan metabolism. Functional abnormalities, such as bradykinin-dependent hyper-reactivity of smooth muscle cells and vasa vasorum microcirculation network disturbances, also appear to alter aortic wall rigidity. The physiopathology of target organ damage is then revisited, based on endothelial dysfunction, documented in large and resistance arteries, as well as in microcirculation networks, where altered permeability to macromolecules leads to interstitial matrix disorganization and cell damage. The clinical evaluation of large artery rigidity is described, and one of the noninvasive methods, evaluation of pulse-wave velocity, is validated in normal conditions and in disease processes. Finally, non-pharmacological and pharmacological therapeutic measures are presented, and includes physical exercise to reduce insulin resistance, and renin-angiotensin-II-aldosterone modulators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».