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Enregistrement W2612307616 · doi:10.1113/jp274134

The impact of age and frailty on ventricular structure and function in C57BL/6J mice

2017· article· en· W2612307616 sur OpenAlexafffund
Hirad Feridooni, Alice E. Kane, Omar Ayaz, Ali Boroumandi, Nazari Polidovitch, Robert G. Tsushima, Robert A. Rose, Susan E. Howlett

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensYork UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésC57BL/6Ventricular functionInternal medicineGerontologyFunction (biology)MedicineCardiologyNeurosciencePsychologyBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points Heart size increases with age (called hypertrophy), and its ability to contract declines. However, these reflect average changes that may not be present, or present to the same extent, in all older individuals. That aging happens at different rates is well accepted clinically. People who are aging rapidly are frail and frailty is measured with a ‘frailty index’. We quantified frailty with a validated mouse frailty index tool and evaluated the impacts of age and frailty on cardiac hypertrophy and contractile dysfunction. Hypertrophy increased with age, while contractions, calcium currents and calcium transients declined; these changes were graded by frailty scores. Overall health status, quantified as frailty, may promote maladaptive changes associated with cardiac aging and facilitate the development of diseases such as heart failure. To understand age‐related changes in heart structure and function, it is essential to know both chronological age and the health status of the animal. Abstract On average, cardiac hypertrophy and contractile dysfunction increase with age. Still, individuals age at different rates and their health status varies from fit to frail. We investigated the influence of frailty on age‐dependent ventricular remodelling. Frailty was quantified as deficit accumulation in adult (≈7 months) and aged (≈27 months) C57BL/6J mice by adapting a validated frailty index (FI) tool. Hypertrophy and contractile function were evaluated in Langendorff‐perfused hearts; cellular correlates/mechanisms were investigated in ventricular myocytes. FI scores increased with age. Mean cardiac hypertrophy increased with age, but values in the adult and aged groups overlapped. When plotted as a function of frailty, hypertrophy was graded by FI score (r = 0.67–0.55, P < 0.0003). Myocyte area also correlated positively with FI (r = 0.34, P = 0.03). Left ventricular developed pressure (LVDP) plus rates of pressure development (+dP/dt) and decay (−dP/dt) declined with age and this was graded by frailty (r = −0.51, P = 0.0007; r = −0.48, P = 0.002; r = −0.56, P = 0.0002 for LVDP, +dP/dt and −dP/dt). Smaller, slower contractions graded by FI score were also seen in ventricular myocytes. Contractile dysfunction in cardiomyocytes isolated from frail mice was attributable to parallel changes in underlying Ca2+ transients. These changes were not due to reduced sarcoplasmic reticulum stores, but were graded by smaller Ca2+ currents (r = −0.40, P = 0.008), lower gain (r = −0.37, P = 0.02) and reduced expression of Cav1.2 protein (r = −0.68, P = 0.003). These results show that cardiac hypertrophy and contractile dysfunction in naturally aging mice are graded by overall health and suggest that frailty, in addition to chronological age, can help explain heterogeneity in cardiac aging.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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