Clinical use of high mobility group box 1 and the receptor for advanced glycation end products in the prognosis and risk stratification of heart failure: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is a clinical syndrome that represents the end stage of heart disease and remains the leading cause of morbidity and mortality worldwide. As heart failure mortality rates remain elevated, additional biomarkers that facilitate early detection or risk stratification in HF is of particularly great interest. High mobility group box 1 (HMGB1) and receptor for advanced glycation end products (RAGE) cause the activation of intracellular signaling, gene expression, and production of inflammatory cytokines and have been linked to many inflammatory disease states such as diabetes mellitus and atherosclerosis. Few studies have investigated their role in the pathophysiology of HF and any significant correlation remains uncertain. Review of the available literature discussing HMGB1 and RAGE clinical values as independent prognostic variables in HF resulted in the inclusion of 11 studies, which enrolled a total of 2025 heart failure patients. Overall, the data suggests a statistically significant positive correlation between RAGE and HF, with increasing RAGE levels associated with increasing New York Heart Association (NYHA) functional class of heart failure. HMGB1 correlations were not as extensively studied, but there is evidence that both HMGB1 and RAGE have a definite potential as biomarkers for the prognosis and risk stratification of HF patients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».