Epicardial Adipose Tissue As New Cardio-Metabolic Risk Marker and Potential Therapeutic Target in the Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Increased visceral adiposity, is an emerging cardiovascular risk factor. There is now a compelling need to quantify visceral adipose tissue not only for diagnostic purposes, but also for therapeutic interventions with weight reduction drugs or pharmaceuticals targeted to adipose tissue, as well as anti-obesity medications, thiazolidinediones, fibrates, angiotensin receptor blockers, highly active antiretroviral therapy and hormone replacement therapy. Among visceral adipose tissues, growing evidences suggest that cardiac adiposity may play an important role in the development of an unfavorable cardiovascular risk profile. Recent papers suggest that epicardial fat, index of cardiac and visceral adiposity, could locally modulate the morphology and function of the heart. The close anatomical relationship between epicardial adipose tissue and the adjacent myocardium should readily allow local paracrine interactions between these tissues. Echocardiography has been recently proposed for the direct assessment of epicardial adipose tissue. Echocardiographic assessment of epicardial fat may be a helpful tool not only for diagnostic purposes, as marker of visceral adiposity and inflammation, but also for therapeutic interventions with drugs that can modulate the adipose tissue. In this article, epicardial adipose tissue's structure, function, method of assessment and reliability as a diagnostic tool and potential therapeutic target is reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».