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Enregistrement W2803956419

Abstract 1626: Selective Mineralocorticoid Receptor Blocker Eplerenone Reduces Inflammatory Biomarkers in Hypertensive Patients

2007· article· en· W2803956419 sur OpenAlexaff
Carmine Savoia, Rhian M. Touyz, Farhad Amiri, Ernesto L. Schiffrin

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensUniversity of OttawaJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEplerenoneMedicineMineralocorticoid receptorAtenololInternal medicineBlood pressureAldosteroneProinflammatory cytokineSpironolactoneEndocrinologyCardiologyInflammationPharmacology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High blood pressure (BP) may stimulate an inflammatory reaction, which in turn might induce the changes in the arterial wall that are characteristic of hypertension. We have recently reported that BP control with the selective mineralocorticoid receptor (MR) blocker eplerenone is associated with reduced stiffness of resistance arteries of hypertensive patients. Here we questioned whether in hypertensive patients BP reduction after one year (1yr) of therapy with either eplerenone or the beta-blocker atenolol is associated with a decreased inflammatory response. Sixteen hypertensive patients (age 30 to 70 yrs) were randomized to double-blind treatment for 1yr with eplerenone (50–100 mg) or atenolol (50–100 mg) once daily. Seven normal subjects were studied as a control group. Serum levels of cytokines (IL-1β, IL-6, IL-8, IL-10, IL-1Ra), chemokines (MCP-1), and fibroblast growth factor (FGF) were measured by Bio-plex assay, and osteopontin by ELISA, as indices of systemic and vascular inflammation, before and 1yr after treatment. After 1yr of treatment, systolic and diastolic BP were well controlled in both the atenolol and eplerenone groups (144.3±3.7/95.4±1.8mmHg reduced to 121.4±3.1/79.2±2.6 mmHg, p

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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