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Enregistrement W2069620609 · doi:10.1097/hco.0b013e32835bd480

The role of vitamin D in chronic heart failure

2013· review· en· W2069620609 sur OpenAlexaff
Ali Pourdjabbar, Girish Dwivedi, Haissam Haddad

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureVitamin D and neurologyVitaminInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Despite advanced medical and device-based therapies, congestive heart failure (CHF) remains a major medical problem, associated with significant morbidity and mortality. Vitamin D deficiency is prevalent in CHF and is associated with poor outcomes. In this manuscript we review the evidence linking vitamin D deficiency and CHF and discuss potential mechanisms involved, as well the clinical data on vitamin D supplementation in CHF patients. RECENT FINDINGS: A clear relationship has been established between Vitamin D deficiency and increased mortality and morbidity in CHF. However, the mechanism involved is not clearly understood. Recent clinical and experimental evidence have identified the renin-angiotensin-aldosterone system and inflammatory cytokines as likely mediators that can lead to poor clinical outcomes via the cardiorenal syndrome. Clinical data on vitamin D supplementation also remain unestablished, with potential clinical benefits recently reported in patients with vitamin D deficiency. Nonetheless, large-scale randomized clinical trials are lacking. SUMMARY: Vitamin D is an emerging agent with tremendous potential and may represent a novel target for therapy in CHF. Further studies are needed to identify the mechanism(s) involved in the pathophysiology as well as to adequately examine the role of Vitamin D measurement and supplementation in patients with CHF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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