The value of basic research insights into atrial fibrillation mechanisms as a guide to therapeutic innovation: a critical analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is an extremely common clinical problem associated with increased morbidity and mortality. Current antiarrhythmic options include pharmacological, ablation, and surgical therapies, and have significantly improved clinical outcomes. However, their efficacy remains suboptimal, and their use is limited by a variety of potentially serious adverse effects. There is a clear need for improved therapeutic options. Several decades of research have substantially expanded our understanding of the basic mechanisms of AF. Ectopic firing and re-entrant activity have been identified as the predominant mechanisms for arrhythmia initiation and maintenance. However, it has become clear that the clinical factors predisposing to AF and the cellular and molecular mechanisms involved are extremely complex. Moreover, all AF-promoting and maintaining mechanisms are dynamically regulated and subject to remodelling caused by both AF and cardiovascular disease. Accordingly, the initial presentation and clinical progression of AF patients are enormously heterogeneous. An understanding of arrhythmia mechanisms is widely assumed to be the basis of therapeutic innovation, but while this assumption seems self-evident, we are not aware of any papers that have critically examined the practical contributions of basic research into AF mechanisms to arrhythmia management. Here, we review recent insights into the basic mechanisms of AF, critically analyse the role of basic research insights in the development of presently used anti-AF therapeutic options and assess the potential value of contemporary experimental discoveries for future therapeutic innovation. Finally, we highlight some of the important challenges to the translation of basic science findings to clinical application.
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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 | 0,037 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle