MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083277239 · doi:10.2217/clp.09.18

Myocardial fatty acid utilization as a determinant of cardiac efficiency and function

2009· article· en· W2083277239 sur OpenAlexaff
Jagdip S. Jaswal, John R. Ussher

Notice bibliographique

RevueClinical Lipidology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiac function curveInternal medicineCardiologyFunction (biology)MedicineChemistryBiochemistryFood scienceBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac efficiency describes the relationship between cardiac work, an index of function, and oxygen consumption, an index of energy substrate metabolism. As the heart obtains upwards of 95% of its ATP requirements from oxidative metabolism the choice of energy substrate strongly impacts cardiac efficiency. The increased utilization of fatty acids relative to glucose as an energy substrate decreases cardiac efficiency. This effect is attributable to differing phosphorous/oxygen ratios of fatty acid and glucose metabolism, increased mitochondrial uncoupling induced by increased rates of fatty acid oxidation, futile cycles engaged by fatty acids and effects of fatty acid use on cardiac ionic homeostasis. Increasing myocardial glucose utilization at the expense of fatty acid utilization can improve cardiac efficiency in various pathophysiologies characterized by an increased reliance on fatty acids as an energy substrate. In this review we present current information regarding the mechanisms contributing to the effects of fatty acids on cardiac efficiency.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical LipidologyMême sujetCardiovascular Function and Risk FactorsTravaux en français237 207