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Enregistrement W2093580866 · doi:10.1182/blood-2014-03-558478

Genetic polymorphisms of vein wall remodeling in chronic venous disease: a narrative and systematic review

2014· review· en· W2093580866 sur OpenAlexaff
Vighnesh Bharath, Susan R. Kahn, Alejandro Lazo‐Langner

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic venous insufficiencyMedicineVaricose veinsDiseaseBioinformaticsGenetic predispositionPathologyInternal medicineSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic venous disease encompasses a spectrum of disorders caused by an abnormal venous system. They include chronic venous insufficiency, varicose veins, lipodermatosclerosis, postthrombotic syndrome, and venous ulceration. Some evidence suggests a genetic predisposition to chronic venous disease from gene polymorphisms associated mainly with vein wall remodeling. The literature exploring these polymorphisms has not been reviewed and compiled thus far. In this narrative and systematic review, we present the current evidence available on the role of polymorphisms in genes involved in vein wall remodeling and other pathways as contributors to chronic venous disease. We searched the EMBASE, Medline, and PubMed databases from inception to 2013 for basic science or clinical studies relating to genetic associations in chronic venous disease and obtained 38 relevant studies for this review. Important candidate genes/proteins include the matrix metalloproteinases (extracellular matrix degradation), vascular endothelial growth factors (angiogenesis and vessel wall integrity), FOXC2 (vascular development), hemochromatosis (involved in venous ulceration and iron absorption), and various types of collagen (contributors to vein wall strength). The data on associations between these genes/proteins and the postthrombotic syndrome are limited and additional studies are required. These associations might have future prognostic and therapeutic implications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations67
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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