Why Did Ancient People Have Atherosclerosis? From Autopsies to Computed Tomography to Potential Causes
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomographic findings of atherosclerosis in the ancient cultures of Egypt, Peru, the American Southwest and the Aleutian Islands challenge our understanding of the fundamental causes of atherosclerosis. Could these findings be true? Is so, what traditional risk factors might be present in these cultures that could explain this apparent paradox? The recent computed tomographic findings are consistent with multiple autopsy studies dating as far back as 1852 that demonstrate calcific atherosclerosis in ancient Egyptians and Peruvians. A nontraditional cause of atherosclerosis that could explain this burden of atherosclerosis is the microbial and parasitic inflammatory burden likely to be present in ancient cultures inherently lacking modern hygiene and antimicrobials. Patients with chronic systemic inflammatory diseases of today, including systemic lupus erythematosus, rheumatoid arthritis, and human immunodeficiency virus infection, experience premature atherosclerosis and coronary events. Might the chronic inflammatory load of ancient times secondary to infection have resulted in atherosclerosis? Smoke inhalation from the use of open fires for daily cooking and illumination represents another potential cause. Undiscovered risk factors could also have been present, potential causes that technologically cannot currently be measured in our serum or other tissue. A synthesis of these findings suggests that a gene-environmental interplay is causal for atherosclerosis. That is, humans have an inherent genetic susceptibility to atherosclerosis, whereas the speed and severity of its development are secondary to known and potentially unknown environmental factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».