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Enregistrement W2163771711 · doi:10.1017/s1462399411001931

Statins and myocardial remodelling: cell and molecular pathways

2011· review· en· W2163771711 sur OpenAlexfundno aff
Karen E. Porter, Neil A. Turner

Notice bibliographique

RevueExpert Reviews in Molecular Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of LeedsInstitute of GeneticsBritish Heart Foundation
Mots-clésHeart failureMedicineExtracellular matrixPrenylationStatinFibroblastInternal medicineCardiologyPharmacologyBioinformaticsBiologyCell biologyCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of statins has revolutionised the treatment of patients with raised plasma cholesterol and increased cardiovascular risk. However, the beneficial effects of this class of drugs are far greater than would be expected from lowering of cholesterol alone, and they appear to offer cardiovascular protection at multiple levels, primarily as a result of their pleiotropic activity. Indeed, their favourable effects on the heart seem to be mediated in part through reduced prenylation and subsequent inhibition of small GTPases, particularly those of the Rho family. Such statin-mediated effects are manifested by reduced onset of heart failure and improvements in cardiac dysfunction and remodelling in heart failure patients. Experimental studies have shown that statins mediate their effects on the two major resident cell types of the heart--cardiomyocytes and cardiac fibroblasts--and thus facilitate improvement of adverse remodelling of ischaemic or non-ischaemic aetiology. This review examines evidence for the cellular effects of statins in the heart, and discusses the underlying molecular mechanisms at the level of the cardiomyocyte (hypertrophy, cell death and contractile function) and the cardiac fibroblast (differentiation, proliferation, migration and extracellular matrix synthesis). The prospects for future therapies and ongoing clinical trials are also summarised.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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