Notice bibliographique
Résumé
C-reactive protein (CRP) plays a role in the pathogenesis of cardiovascular disease. It is a marker and predictor of cardiovascular disease. CRP possesses numerous cardiovascular effects (clotting, generation of oxygen radicals, increase in the expression of adhesion molecules and plasminogen activator inhibitor-1, plaque destabilization) that could result in cardiovascular disease. This review describes the effects of various cardiovascular drugs on the levels of CRP in health and disease. Cyclooxygenase inhibitors (aspirin, rofecoxib, celecoxib), platelet aggregation inhibitors (clopidogrel, abciximab), lipid lowering agents (statins, ezetimibe, fenofibrate, niacin, diets), beta-adrenoreceptor antagonists and antioxidants (vitamin E), as well as angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors (ramipril, captopril, fosinopril), reduce serum levels of CRP; while enalapril and trandolapril have not been shown to have the same effect. Angiotensin receptor blockers (ARBs) (valsartan, irbesartan, olmesartan, telmisartan) markedly reduce serum levels of CRP. The findings with other ARBs (losartan and candesartan) were inconsistent. Antidiabetic agents (rosiglitazone and pioglitazone) reduce CRP levels, while insulin is ineffective. Calcium channel antagonists have variable effects on CRP levels. Hydrochlorothiazide and oral estrogen do not affect CRP. The CRP-lowering effect of statins is more pronounced than their lipid lowering effect and is not dependent on their hypolipemic activity. The effect of atorvastatin on CRP seems to be dose-dependent. CRP-lowering effect of statins is likely to contribute to the favorable outcome of statin therapy. The data suggest that lipid lowering agents, ACE inhibitors, ARBs, antidiabetic agents, antiinflammatory and antiplatelet agents, vitamin E, and beta-adrenoreceptor antagonists lower serum or plasma levels of CRP, while vitamin C, oral estrogen and hydrochlorothiazide do not affect CRP levels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».