Circulating Endothelial Cells as Potential Markers of Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Vascular endothelial cell (VEC) injury represents a major initiating step in the process of atherosclerosis, which may lead to cerebral infarction. "Circulating endothelial cell" (CEC) is an index of ongoing endothelial injury, while intimal-medial thickness (IMT) detected by sounography was used to evaluate the severity of atherosclerosis. However, to our knowledge, there is no study that investigated the relationship of these two determinations. Our study was designed to address correlate CEC with IMT. METHODS AND RESULTS: The study population consisted of 30 patients with acute cerebral infarction (ACI) and 30 age- and sex-matched volunteers as controls. The CEC counts were determined using Hladovec's method. All subjects underwent a 2-dimensional ultrasound examination of both carotid arteries to measure IMT. CEC counts in ACI group were significantly increased compared with control group (4.88+/-2.14 cells /0.91 microl vs 2.73+/-1.95/0.9 microl, P<0.01); IMT in ACI patients was also significantly thicker compared with volunteers (2.72+/-1.07 mm vs 1.73+/-0.99 mm, P<0.01). There was positive correlation between CEC counts and maximal carotid artery IMT in both groups (r=0.522, P<0.01 in ACI patients and r=0.395, P<0.05 in healthy volunteers). CONCLUSIONS: Circulating endothelial cell counts can directly reflect the vascular injury. CEC counts parallel IMT. The CEC may be an independent predictor of cerebral infarction.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».