The Physiopathology of Cardiorenal Syndrome: A Review of the Potential Contributions of Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Inter-organ crosstalk plays an essential role in the physiological homeostasis of the heart and other organs, and requires a complex interaction between a host of cellular, molecular, and neural factors. Derangements in these interactions can initiate multi-organ dysfunction. This is the case, for instance, in the heart or kidneys where a pathological alteration in one organ can unfavorably affect function in another distant organ; attention is currently being paid to understanding the physiopathological consequences of kidney dysfunction on cardiac performance that lead to cardiorenal syndrome. Different cardiorenal connectors (renin-angiotensin or sympathetic nervous system activation, inflammation, uremia, etc.) and non-traditional risk factors potentially contribute to multi-organ failure. Of these, inflammation may be crucial as inflammatory cells contribute to over-production of eicosanoids and lipid second messengers that activate intracellular signaling pathways involved in pathogenesis. Indeed, inflammation biomarkers are often elevated in patients with cardiac or renal dysfunction. Epigenetics, a dynamic process that regulates gene expression and function, is also recognized as an important player in single-organ disease. Principal epigenetic modifications occur at the level of DNA (i.e., methylation) and histone proteins; aberrant DNA methylation is associated with pathogenesis of organ dysfunction through a number of mechanisms (inflammation, nitric oxide bioavailability, endothelin, etc.). Herein, we focus on the potential contribution of inflammation in pathogenesis of cardiorenal syndrome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».