Variation in the histopathological features of patients with ascending aortic aneurysms: a study of 111 surgically excised cases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ascending aortic aneurysms (AA) are a common, though poorly understood medical condition. AIMS: To document the histological changes in a large series of human ascending AA, and to correlate these changes with clinical variables. METHODS: 111 ascending AA were excised at surgery over a 3 year period. Each aneurysm was received as a continuous ring of tissue. Sections were taken from the anterior, posterior, greater and lesser curvature of the aorta and graded in a semi-quantitative fashion for the degree of elastin fragmentation, elastin loss, smooth muscle cell (SMC) loss, intimal changes and inflammation. RESULTS: Mean patient age at surgery was 58.7 (15.6) years; there were 70 men and 41 women. 12 patients had Marfan syndrome, 34 (30.6%) had a bicuspid aortic valve (BAV), while 71 (64.0%) had a tricuspid aortic valve (TAV). Inflammatory cells were present in 28 cases (25.2%) and were confined to the adventitia. No particular region of the aortic circumference was more severely affected, however a BAV was associated with significantly less intimal change, and less fragmentation and loss of elastic tissue compared with patients with a TAV. Advanced age (>65 years), female gender and Marfan syndrome were all associated with more severe elastin degeneration and smooth muscle cell loss (p<0.05 for all). CONCLUSION: Results indicate a wide variation in the histological appearance in ascending AA, depending on patient characteristics. They suggest that the underlying aneurysm pathogenesis may also be highly variable; this warrants further investigation.
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.
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 | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle