A conceptual framework for predicting and addressing the consequences of disease‐related microvascular dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A growing body of evidence indicates that impaired microvascular perfusion plays a pathological role in a number of diseases. This manuscript aims to better define which aspects of microvascular perfusion are important, what mass transport processes (eg, insulin action, tissue oxygenation) may be impacted, and what therapies might reverse these pathologies. METHODS: We derive a theory of microvascular perfusion and solute flux drawing from established relationships in mass transport and anatomy. We then apply this theory to predict relationships between microvascular perfusion parameters and microvascular solute flux. RESULTS: For convection-limited exchange processes (eg, pulmonary oxygen uptake), our model predicts that bulk blood flow is of primary importance. For diffusion-limited exchange processes (eg, insulin action), our model predicts that perfused capillary density is of primary importance. For convection/diffusion co-limited exchange processes (eg, tissue oxygenation), our model predicts that various microvascular perfusion parameters interact in a complex, context-specific manner. We further show that our model can predict established mass transport defects in disease (eg, insulin resistance in diabetes). CONCLUSIONS: The contributions of microvascular perfusion parameters to tissue-level solute flux can be described using a minimal mathematical model. Our results hold promise for informing therapeutic interventions targeting microvascular perfusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».