MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2022381378 · doi:10.2174/13816128113199990023

Leptin as a Cardiac Pro-Hypertrophic Factor and its Potential Role in the Development of Heart Failure

2014· review· en· W2022381378 sur OpenAlexafffund
Morris Karmazyn, Venkatesh Rajapurohitam

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLeptinAdipokineAdipocyteHeart failureMedicineEndocrine systemInternal medicineEndocrinologyObesityBioinformaticsBiologyAdipose tissueHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of the adipocyte as a source of production of biologically-active peptides has materialized into an active area of research related to the role of these peptides in physiology and pathophysiology. Moreover, this research has resulted in the identification of the adipocyte as an endocrine organ producing potent bioactive compounds. An increasing number of these adipokines are being identified, the first of which was leptin, a product of the obesity gene whose primary function is to act as a satiety factor but which is now known to exert a myriad of effects. It is now recognized that virtually all adipokines produce effects on numerous organ systems including the heart and many of these, including leptin, are produced by cardiac tissue. Here we focus primarily on the diverse effects of leptin on the heart especially as it pertains to hypertrophy and discuss the potential cell signaling mechanisms underlying their actions. Current evidence suggests that leptin is a cardiac hypertrophic factor and from clinical studies there is evidence that hyperleptinemia is associated with cardiovascular risk especially as it pertains to heart failure. While more substantial research needs to be carried out, leptin may represent a potential link between obesity, which is associated with hyperleptinemia, and increased cardiovascular risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Pharmaceutical DesignMême sujetRegulation of Appetite and ObesityTravaux en français237 207