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Enregistrement W2588357562 · doi:10.1113/jp273043

Hypertension‐induced remodelling: on the interactions of cardiac risk factors

2017· review· en· W2588357562 sur OpenAlexaff
Jakub Tomek, Gil Bub

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésHeart failureMedicineSympathetic nervous systemCardiologyMyocardial infarctionFibrosisAtrial fibrillationInternal medicinePathologicalBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension induces considerable cardiac remodelling, such as hypertrophy, interstitial fibrosis, and abnormal activity of the cardiac sympathetic nervous system, which are established risk factors in several highly dangerous heart diseases, such as ventricular fibrillation and congestive heart failure. All these risk factors and heart diseases are studied extensively in isolation, but to our knowledge, there is no comprehensive review of their interactions. At the same time, there is growing evidence suggesting that such interactions are numerous and that a successful therapy against a particular condition may have unexpectedly weak effects on mortality, as treated patients may die of a different cause exacerbated by the therapy. In this article, we present a multiscale review of the literature focusing on the relationships between the above-mentioned risk factors and heart diseases, and introduce a framework that gives insight into their possible interactions. We use this framework to demonstrate that conditions such as fibrosis and elevated activity of the sympathetic nervous system may be compensatory, rather than purely pathological, mechanisms in certain contexts. Finally, we show why the described mechanisms are relevant not only in hypertension, but also in the case of healed myocardial infarction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations80
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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