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Enregistrement W2167728305 · doi:10.1152/ajplung.00146.2015

The pathophysiology of pulmonary hypertension in left heart disease

2015· review· en· W2167728305 sur OpenAlexaff
Siegfried Breitling, Krishnan Ravindran, Neil M. Goldenberg, Wolfgang M. Kuebler

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary hypertensionMedicinePathophysiologyCardiologyHeart failureInternal medicineDiseaseEtiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary hypertension (PH) is characterized by elevated pulmonary arterial pressure leading to right-sided heart failure and can arise from a wide range of etiologies. The most common cause of PH, termed Group 2 PH, is left-sided heart failure and is commonly known as pulmonary hypertension with left heart disease (PH-LHD). Importantly, while sharing many clinical features with pulmonary arterial hypertension (PAH), PH-LHD differs significantly at the cellular and physiological levels. These fundamental pathophysiological differences largely account for the poor response to PAH therapies experienced by PH-LHD patients. The relatively high prevalence of this disease, coupled with its unique features compared with PAH, signal the importance of an in-depth understanding of the mechanistic details of PH-LHD. The present review will focus on the current state of knowledge regarding the pathomechanisms of PH-LHD, highlighting work carried out both in human trials and in preclinical animal models. Adaptive processes at the alveolocapillary barrier and in the pulmonary circulation, including alterations in alveolar fluid transport, endothelial junctional integrity, and vasoactive mediator secretion will be discussed in detail, highlighting the aspects that impact the response to, and development of, novel therapeutics.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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'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

Citations70
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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