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Enregistrement W2734785884 · doi:10.1371/journal.pone.0180194

Recurrent myocardial infarction: Mechanisms of free-floating adaptation and autonomic derangement in networked cardiac neural control

2017· article· en· W2734785884 sur OpenAlexafffund
G. Kember, Jeffrey L. Ardell, Kalyanam Shivkumar, J. Andrew Armour

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMyocardial infarctionAutonomic nervous systemCardiologyMedicineSudden cardiac deathPopulationInternal medicineCardiac function curveDiseaseNeuroscienceHeart rateHeart failurePsychologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cardiac nervous system continuously controls cardiac function whether or not pathology is present. While myocardial infarction typically has a major and catastrophic impact, population studies have shown that longer-term risk for recurrent myocardial infarction and the related potential for sudden cardiac death depends mainly upon standard atherosclerotic variables and autonomic nervous system maladaptations. Investigative neurocardiology has demonstrated that autonomic control of cardiac function includes local circuit neurons for networked control within the peripheral nervous system. The structural and adaptive characteristics of such networked interactions define the dynamics and a new normal for cardiac control that results in the aftermath of recurrent myocardial infarction and/or unstable angina that may or may not precipitate autonomic derangement. These features are explored here via a mathematical model of cardiac regulation. A main observation is that the control environment during pathology is an extrapolation to a setting outside prior experience. Although global bounds guarantee stability, the resulting closed-loop dynamics exhibited while the network adapts during pathology are aptly described as 'free-floating' in order to emphasize their dependence upon details of the network structure. The totality of the results provide a mechanistic reasoning that validates the clinical practice of reducing sympathetic efferent neuronal tone while aggressively targeting autonomic derangement in the treatment of ischemic heart disease.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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