Vascular Nitric Oxide and Oxidative Stress: Determinants of Endothelial Adaptations to Cardiovascular Disease and to Physical Activity
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Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is the single leading cause of death and morbidity for Canadians. A universal feature of cardiovascular disease is dysfunction of the vascular endothelium, thus disrupting control of vasodilation, tissue perfusion, hemostasis, and thrombosis. Nitric oxide bioavailability, crucial for maintaining vascular endothelial health and function, depends on the processes controlling synthesis and destruction of nitric oxide as well as on the sensitivity of target tissue to nitric oxide. Evidence supports a major contribution by oxidative stress-induced destruction of nitric oxide to the endothelial dysfunction that accompanies a number of cardiovascular disease states including hypertension, diabetes, chronic heart failure, and atherosclerosis. Regular physical activity (exercise training) reduces cardiovascular disease risk. Numerous studies support the hypothesis that exercise training improves vascular endothelial function, especially when it has been impaired by preexisting risk factors. Evidence is emerging to support a role for improved nitric oxide bioavailability with training as a result of enhanced synthesis and reduced oxidative stress-mediated destruction. Molecular targets sensitive to the exercise training effect include the endothelial nitric oxide synthase and the antioxidant enzyme superoxide dismutase. However, many fundamental details of the cellular and molecular mechanisms linking exercise to altered molecular and functional endothelial phenotypes have yet to be discovered. The working hypothesis is that some of the cellular mechanisms contributing to endothelial dysfunction in cardiovascular disease can be targeted and reversed by signals associated with regular increases in physical activity. The capacity for exercise training to regulate vascular endothelial function, nitric oxide bioavailability, and oxidative stress is an example of how lifestyle can complement medicine and pharmacology in the prevention and management of cardiovascular disease.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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