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Enregistrement W2122197761 · doi:10.1136/heartjnl-2011-300262

Remote ischaemic conditioning before exercise: are we there yet?

2011· letter· en· W2122197761 sur OpenAlexaff
Ron Lavi, Shahar Lavi

Notice bibliographique

RevueHeart · 2011
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyIschaemic heart diseaseConditioningInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years we have witnessed substantial progress in the treatment of patients with ischaemic heart disease. Interventional techniques are improving and medical therapy is more effective. In particular, there has been dramatic progress in the treatment of patients with ST elevation myocardial infarction. These patients are being treated effectively by primary percutaneous coronary interventions, restoring flow to the ischaemic heart tissue, together with intensive medical treatment. However, in spite of this progress, ischaemia-reperfusion injury and its consequences remain a significant issue. Agents that were thought to be cardioprotective, including antioxidants and anti-inflammatory agents as well as adenosine, have not proved to be effective.1 There are some encouraging results from small studies,2 but so far none of the large trials has shown a beneficial effect of any medication in reducing ischaemia-reperfusion injury. In contrast, the results of studies involving ischaemic conditioning have shown a more powerful effect than individual medications that target only one pathway. Ischaemic conditioning is an innate protective phenomenon by which brief episodes of ischaemia protect the organs from prolonged and potentially lethal ischaemia. Ischaemic conditioning was found to be effective in different organs, but its potential to protect the heart is probably …

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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