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Enregistrement W2078718537 · doi:10.2174/138945008783954934

Aging and Remodeling During Healing of the Wounded Heart: Current Therapies and Novel Drug Targets

2008· review· en· W2078718537 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionHeart failureVentricular remodelingAdverse effectWound healingInternal medicineCardiologyPopulationInflammationOsteopontinIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging has become a major health care problem and socio-economic burden worldwide. Myocardial infarction (MI) is the major killer worldwide and coronary reperfusion is the major form of acute post-MI therapy. The aging population is increasing, and with it, morbidity and mortality due to impaired healing after ST-segment elevation MI (STEMI) and its consequences. Optimal healing of the wounded heart is critical for preservation of structural and functional integrity of the pumping chambers, survival, and a favorable outcome irrespective of age. Although STEMI is more prevalent in the elderly and impaired healing during aging may promote adverse remodeling and thereby jeopardize outcome, there is an information gap on post-STEMI healing and its therapy in the elderly. Current therapies during post-STEMI healing are aimed primarily at the <65 age-group and preclinical studies tend to test drugs in mostly young animals. Therapies over the last decade have improved post-MI survival mainly in patients aged < 65 years. Novel healing-specific proteins may provide potential targets for improving healing and limiting adverse remodeling of the post-STEMI heart in the elderly, thereby improving outcome.

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 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)0,000
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 enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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