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Enregistrement W2430616695 · doi:10.1017/s0317167100051465

Endothelial Progenitor Cells in Patients with Acute Cerebrovascular Ischemia

2010· article· en· W2430616695 sur OpenAlexaffvenue
Askar Mohammad, Usman Ghani, Brenda Schwindt, Ashfaq Shuaib

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésRosuvastatinMedicineProgenitor cellConcomitantStatinEndothelial progenitor cellInternal medicinePopulationCardiologyIschemiaProspective cohort studyLipoproteinCholesterolStem cellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Statins have been shown to increase endothelial progenitor cells (EPCs) in patients with cardiovascular disease. However, there is no similar study that has been done on the patients recovering from cerebrovascular disease. We present the largest prospective study of statin therapy on EPC levels of patients recovering from stroke. METHOD: Our study subjects were treated with rosuvastatin (10 mg/day) over a period of 12 weeks. Blood was collected from these patients periodically and EPC levels were measured along with other biochemical parameters. RESULTS AND CONCLUSIONS: Our study shows that rosuvastatin treatment significantly reduces the low density lipoprotein (LDL) levels in the patients over the 12 weeks. However, we did not find any corresponding changes in the EPC levels during this time period. Earlier reports indicated that statin use could increase EPC proliferation. Our research, however, indicates that the in-vivo effects of rosuvastatin are not similar to those of previous reports. There may be several reasons for this lack of congruence between these two studies, including age of the study population, predominantly low high density lipoprotein (HDL) levels in our subjects and effects from other concomitant medications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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