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Enregistrement W2569224154 · doi:10.1515/jbcpp-2016-0110

Isolated heart models for studying cardiac electrophysiology: a historical perspective and recent advances

2017· review· en· W2569224154 sur OpenAlexaff
Jie Ming Yeo, Vivian Tse, Judy Kung, Hiu Yu Lin, Yee Ting Lee, Joseph Kwan, Bryan P. Yan, Gary Tse

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic and Clinical Physiology and Pharmacology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiac electrophysiologyPerspective (graphical)NeurosciencePerfusionMedicineComputational biologyComputer scienceCardiologyElectrophysiologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental models used in cardiovascular research range from cellular to whole heart preparations. Isolated whole hearts show higher levels of structural and functional integration than lower level models such as tissues or cellular fragments. Cardiovascular diseases are multi-factorial problems that are dependent on highly organized structures rather than on molecular or cellular components alone. This article first provides a general introduction on the animal models of cardiovascular diseases. It is followed by a detailed overview and a historical perspective of the different isolated heart systems with a particular focus on the Langendorff perfusion method for the study of cardiac arrhythmias. The choice of species, perfusion method, and perfusate composition are discussed in further detail with particular considerations of the theoretical and practical aspects of experimental settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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