Effect of L-Arginine on the Serum Level of Advanced Glycation End Products in Patients with Post Infarction Chronic Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Post-infarction heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) determines a great morbidity and mortality, and given the physiopathology implications of advanced glycation end products (AGEs) in the genesis of myocardial dysfunction. As known endothelial dysfunction is an independent predictor for cardiovascular disease. L-Arginine is the amino acid with potential to improve endothelial function which leading to prevention and treatment of cardiovascular diseases, and we think that L-Arginine may decrease the serum AGEs. We aimed to estimate the value of AGEs in post-infarction HFpEF patients, and detect the effect of L-Arginine on the serum level of AGEs in post-infarction HFpEF pts. all individuals (25) included aged 40 to 80 years, 20(80%) males and 5(20%) females were diagnosed with (HFpEF) according to ESC guidelines (2012), and their functional class according to NYHA classification for HF. 20(80%) patients of them have myocardial infarction in anamnesis. 1st group:13 patients with HFpEF and history of myocardial infarction with L-Arginine added to their standard treatment. 2nd group:7 patients with HFpEF and history of myocardial infarction with standard treatment (without L-Arginine). Comparsion group: 5 patients with HFpEF with standard treatment. We prescribed L. Arginine aspartate (Tivortin 4.2gm) intravenously once daily for 10 days for all 1st group patients. The levels of total cholesterol, triglycerides, glucose, white blood cells, erythrocyte sedimentation rate and AGEs serum level were deterimined. AGEs serum level increased markedly increased in middle-age pts with post infarction HFpEF. Inclusion of L-arginine aspartate in complex of treatment for post infarction HFpEF contributed to the significant decrease AGEs level in >60 years old patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».