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Enregistrement W2125569116 · doi:10.2174/157016109787354088

Neuronal Regulation of Aortic Valve Cusps

2009· review· en· W2125569116 sur OpenAlexfundno aff
Ismaı̈l El-Hamamsy, Magdi H. Yacoub, Adrian H. Chester

Notice bibliographique

RevueCurrent Vascular Pharmacology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAortic valveCalcificationHemodynamicsMedicineExtracellular matrixAnatomyCardiologyHeart valveNeuroscienceInternal medicineCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart valves have long been considered exclusively passive structures that open and close in response to changes in transvalvular pressure during the cardiac cycle. Although this is partly true, recent evidence suggests that valves are far more sophisticated structures. Microscopic examination of heart valves reveals a complex network of endothelial cells, interstitial cells, an extracellular matrix and a rich network of intrinsic nerves. The distribution of these nerve networks varies between the four valves, but is remarkably conserved between species. The present review will focus mainly on aortic valve innervation for several reasons: it is most commonly involved in disease processes, it lies in a unique hemodynamic environment and is exposed to extreme mechanical forces. These nerves are likely to play a significant role in the modulation of aortic valve structure and function and its adaptation to different hemodynamic and humoral conditions. The objectives of this review are first to describe the anatomy of aortic valve innervation, then detail the functional significance of innervation to the valve and finally make the case for the clinical relevance of understanding the neural control of aortic valves and its potential pharmacologic 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeSans objet
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

Citations34
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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