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Enregistrement W2291964516 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.594.11

Development of a predictive model for negative microvascular outcomes in the metabolic syndrome

2009· article· en· W2291964516 sur OpenAlexaff
Jefferson C. Frisbee, Adam G. Goodwill, Milinda E. James, Robert W. Brock, John M. Hollander, Stephanie J. Frisbee

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise Physiology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic syndromeMedicineInsulin resistanceInternal medicineEndothelial dysfunctionEndocrinologyPhysiologyDiabetes mellitusInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolution of the metabolic syndrome is a multi‐factorial process with a constellation of pathologies developing over time. Consequently, poor vascular outcomes in the metabolic syndrome are also temporally distributed, and an integrated understanding of these outcomes requires information regarding their sequence of development. To address this, we examined development of the metabolic syndrome, systemic disease biomarkers, and negative vascular structural/functional outcomes in obese Zucker rats at 6‐7, 9‐10, 12‐13, 15‐16 and 19‐20 weeks. For these initial procedures and model development, no interventional strategy against either the metabolic syndrome or the poor outcomes was employed. Prior to development of vascular dysfunction, endothelial arachidonic acid metabolism was altered toward TxA 2 production; predicted by insulin resistance. This outcome was followed by an increase in markers of systemic inflammation, resulting in systemic oxidant stress and reduced vascular NO bioavailability. Immunohistochemistry suggested an increased venular adhesion marker expression (ICAM‐1, VCAM‐1) associated with the loss of NO bioavailability and this contributed significantly to a reduction in microvessel density. Taken together, these data begin to provide a temporally relevant, predictive model for poor microvascular outcomes in the metabolic syndrome. (NIH R01 DK64668, AHA EIA 0740129N)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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