Myocardial Metabolism and Improved OutcomesAfter High Risk Heart Surgery
Notice bibliographique
Résumé
The healthy heart relies primarily upon the oxidation of fatty acids for energy, with the remaining coming from the oxidation of glucose and lactate. Changes in energy requirements are met by altering the balance of fuels depending upon the hormonal milieu as well as upon the availability of oxygen and substrates. The use of carbohydrates for fuel is metabolically more efficient and may improve the coupling between glycolysis and pyruvate oxidation. Therefore, promoting a shift in metabolic fuel substrate use during times of reduced oxygen availability may represent a cardioprotective strategy. Subsequently, there has been interest in pharmacologic strategies such insulin or drugs like ranolazine and dichloroacetate that stimulate carbohydrate oxidation either by enhancing oxidation at the pyruvate dehydrogenase complex or by limiting fatty acid oxidation. There is evidence that nutrients may also be able to stimulate carbohydrate oxidation. Previous studies by our group suggest that a combination of nutrients (carnitine, coenzyme Q10, and taurine) may work together, resulting in pleiotropic cardioprotective effects. Our current studies are investigating the potential of nutrients as both a preventative and adjunctive treatment before and after an ischemic event. These investigations will determine the role of nutritional supplementation in the care of patients with ischemic injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».