Oral thrombin inhibitor aggravates platelet adhesion and aggregation during arterial thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
In patients with atrial fibrillation, oral anticoagulation with oral thrombin inhibitors (OTIs), in contrast to vitamin K antagonists (VKAs), associates with a modest increase in acute coronary syndromes (ACSs). Whether this observation is causatively linked to OTI treatment and, if so, whether OTI action is the result of a lower antithrombotic efficacy of OTI compared to VKA or reflects a yet undefined prothrombotic activity of OTI remain unclear. We analyzed platelet function in patients receiving OTI or dose-adapted VKA under static and flow conditions. In vivo, we studied arterial thrombosis in OTI-, VKA-, and vehicle-treated mice using carotid ligation and wire injury models. Further, we examined thrombus formation on human atherosclerotic plaque homogenates under arterial shear to address the relevance to human pathology. Under static conditions, aggregation in the presence of ristocetin was increased in OTI-treated blood, whereas platelet reactivity and aggregation to other agonists were only marginally affected. Under flow conditions, firm platelet adhesion and thrombus formation on von Willebrand factor, collagen, and human atherosclerotic plaque were increased in the presence of OTI in comparison to VKA. OTI treatment was associated with increased thrombus formation in injured carotid arteries of mice. Inhibition or ablation of GPIbα-thrombin interactions abolished the effect of OTI on thrombus formation, suggesting a mechanistic role of the platelet receptor GPIbα and its thrombin-binding site. The effect of OTI was also abrogated in the presence of aspirin. In summary, OTI treatment has prothrombotic activity that might contribute to the increase in ACS observed clinically in patients.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».