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Enregistrement W2163981048 · doi:10.1159/000098358

Role of Subcellular Remodeling in Cardiac Dysfunction due to Congestive Heart Failure

2007· review· en· W2163981048 sur OpenAlexaff
Andrea P. Babick, Naranjan S. Dhalla

Notice bibliographique

RevueMedical Principles and Practice · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureSarcolemmaMedicineSubcellular localizationCardiologyInternal medicineCardiac function curveCardiac dysfunctionVentricular remodelingCardiac muscleMyocyteCell biologyBiologyCytoplasm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although alterations in the size and shape of the heart (cardiac remodeling) are considered in explaining cardiac dysfunction during the development of congestive heart failure (CHF), there are several conditions including initial stages of cardiac hypertrophy, where cardiac remodeling has also been found to be associated with either an increased or no change in heart function. Extensive studies have indicated that cardiac dysfunction is related to defects in one or more subcellular organelles such as myofibrils, sarcoplasmic reticulum and sarcolemma, depending upon the stage of CHF. Such subcellular abnormalities in the failing hearts have been shown to occur at both genetic and protein levels. Blockade of the renin-angiotensin system has been reported to partially attenuate changes in subcellular protein, gene expression, functional activities and cardiac performance in CHF. These observations provide support for the role of subcellular remodeling (alterations in molecular and biochemical composition of subcellular organelles) in cardiac dysfunction in the failing heart. On the basis of existing knowledge, it appears that subcellular remodeling during the process of cardiac remodeling plays a major role in the development of cardiac dysfunction in CHF.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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