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Enregistrement W2559785472 · doi:10.1098/rsif.2016.0709

Mitral valve leaflet remodelling during pregnancy: insights into cell-mediated recovery of tissue homeostasis

2016· article· en· W2559785472 sur OpenAlexaff
Bruno V. Rego, Sarah Wells, Chung‐Hao Lee, Michael S. Sacks

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésHomeostasisCardiologyInternal medicineCell biologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about how valvular tissues grow and remodel in response to altered loading. In this work, we used the pregnancy state to represent a non-pathological cardiac volume overload that distends the mitral valve (MV), using both extant and new experimental data and a modified form of our MV structural constitutive model. We determined that there was an initial period of permanent set-like deformation where no remodelling occurs, followed by a remodelling phase that resulted in near-complete restoration of homeostatic tissue-level behaviour. In addition, we observed that changes in the underlying MV interstitial cell (MVIC) geometry closely paralleled the tissue-level remodelling events, undergoing an initial passive perturbation followed by a gradual recovery to the pre-pregnant state. Collectively, these results suggest that valvular remodelling is actively mediated by average MVIC deformations (i.e. not cycle to cycle, but over a period of weeks). Moreover, tissue-level remodelling is likely to be accomplished by serial and parallel additions of fibrillar material to restore the mean homeostatic fibre stress and MVIC geometries. This finding has significant implications in efforts to understand and predict MV growth and remodelling following such events as myocardial infarction and surgical repair, which also place the valve under altered loading conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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