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Enregistrement W2766698467 · doi:10.1097/hco.0000000000000481

Bicuspid aortic valve-associated aortopathy

2017· review· en· W2766698467 sur OpenAlexaff
Ashna Maredia, Steven C. Greenway, Subodh Verma, Paul W.M. Fedak

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBicuspid aortic valveEpigeneticsMedicineInternal medicineCardiologyDNA methylationAortaGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Bicuspid aortic valve (BAV)-associated aortopathy is common and its progression for individual patients is difficult to predict. The present review aims to identify recent developments using biomarkers for the determination of risk and progression of disease in patients with BAV aortopathy. RECENT FINDINGS: Novel rare genetic variants and epigenetic methylation signatures affecting non-cytosine phosphate guanine (non-CpG) and CpG sites, nicotinamide phosphoribosyltransferase and Sod expression may lead to improved prediction of the aortopathy phenotype. Circulating transforming growth factor β-1/endoglin and miRNA signatures are found to be indicative of aortic dilation. Aortic miRNA, sphingomyelin and oxidative stress levels are linked to aortopathy progression and aortic dilation. Further evidence is shown that the pattern of cusp fusion in BAV may influence the location and extent of aortopathy. SUMMARY: The clinical phenotypic variability seen in BAV patients suggests complex interactions between genetic variants, epigenetic regulation modifications and the variable effect of valve-mediated hemodynamic flow disturbances on the aorta and its secreted markers. Emerging biomarkers may serve along with advanced noninvasive imaging modalities to precisely identify risk of aortic complications and identify those patients who are in need of surgical intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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