Role of myokines in cardiovascular diseases and pre-analytical variables affecting their measurements
Notice bibliographique
Résumé
Myokines, specifically cardiomyokines, have emerged as novel molecular targets that prevent and/or treat certain cardiovascular diseases due to its autocrine, paracrine and/or endocrine effects (1). In this regard, the interest in the field and the number of publications have increased during last years. In this Special Issue, Di Raimondo et al. provide an overview of the myokines potentially involved in cardiovascular prevention as well as the role of physical exercise on its expression (2). Moreover, the authors underline the importance of carrying out well-designed cross-sectional and longitudinal studies in order to clarify the implications of exercise-induced myokines in the context of cardiac rehabilitation (2). Importantly, in another review, Lombardi et al. also point out the foremost pre-analytical variables, which may affect the measurements of myokines with cardiovascular functions, such as sample collecting and storage (3). Pre-analytical procedures in myokines measurements are critical since exercise induces a wide-range of physiological adaptations in addition to modulating its expression (4). Therefore, the reader will find cutting edge contributions in this Special Issue. It has been a pleasure for me to bring together these important names in the field and I am convinced that this Special Issue will be extremely useful to both experienced and young scientists who are interested in the field of myokines, exercise, health, and disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».