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Enregistrement W2147055144 · doi:10.1177/1076029613486016

Weight Reduction Is Associated With Increased Plasma Fibrin Clot Lysis

2013· article· en· W2147055144 sur OpenAlexfundno aff
Beata Brzezińska-Kolarz, Marek Kolarz, Angelika Wałach, Anetta Undas

Notice bibliographique

RevueClinical and Applied Thrombosis/Hemostasis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésFibrinLysisReduction (mathematics)ChemistryInternal medicineCardiologyMedicineBiochemistryImmunologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is associated with an increased risk of vascular thrombotic events. We sought to investigate how obesity and weight loss affect plasma fibrin clot properties. A total of 29 obese patients were studied before and after 3-month low-fat diet. Plasma fibrin clot parameters, including fibrin clot permeation coefficient (Ks), the lag phase of the turbidity curve, clot lysis time (t 50%), maximum rate of increase in D-dimer levels, and maximum D-dimer concentrations, were determined. Low-fat diet resulted in the reduction of body weight (P < .0001), body mass index (P < .0001), fat mass (P < .0001), total cholesterol (P < .0001), low-density lipoprotein cholesterol (P = .0005), triglycerides (P = .008), and plasminogen activator inhibitor 1 (P = .02), but not in fibrinogen or C-reactive protein. The only change in fibrin clot variables was shorter t 50% (P = .02). Baseline t 50%, but not posttreatment, correlated with waist circumference (r = .44, p = .02). This study demonstrates that weight loss in obese people can increase the efficiency of fibrin clot lysis.

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 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 enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,987

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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