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Enregistrement W2602303214 · doi:10.1038/srep44336

Atrial structure, function and arrhythmogenesis in aged and frail mice

2017· article· en· W2602303214 sur OpenAlexafffund
Hailey J. Jansen, Motahareh Moghtadaei, Martin Mackasey, Sara A. Rafferty, Oleg Bogachev, John L. Sapp, Susan E. Howlett, Robert A. Rose

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityDalhousie Medical Research FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAtrial fibrillationMedicineInternal medicineCardiologyFibrosisEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF) is prevalent in aging populations; however not all individuals age at the same rate. Instead, individuals of the same chronological age can vary in health status from fit to frail. Our objective was to determine the impacts of age and frailty on atrial function and arrhythmogenesis in mice using a frailty index (FI). Aged mice were more frail and demonstrated longer lasting AF compared to young mice. Consistent with this, aged mice showed longer P wave duration and PR intervals; however, both parameters showed substantial variability suggesting differences in health status among mice of similar chronological age. In agreement with this, P wave duration and PR interval were highly correlated with FI score. High resolution optical mapping of the atria demonstrated reduced conduction velocity and action potential duration in aged hearts that were also graded by FI score. Furthermore, aged mice had increased interstitial fibrosis along with changes in regulators of extracellular matrix remodelling, which also correlated with frailty. These experiments demonstrate that aging results in changes in atrial structure and function that create a substrate for atrial arrhythmias. Importantly, these changes were heterogeneous due to differences in health status, which could be identified using an FI.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations71
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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