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Enregistrement W2809951543 · doi:10.3389/fphys.2018.00951

Mechanobiological Feedback in Pulmonary Vascular Disease

2018· review· en· W2809951543 sur OpenAlexaff
Paul B. Dieffenbach, Marcy Maracle, Daniel J. Tschumperlin, Laura E. Fredenburgh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthAmerican Heart Association
Mots-clésPulmonary hypertensionMedicineExtracellular matrixPulmonary arteryPathogenesisArterial stiffnessCardiologyVascular diseasePathologyInternal medicineBlood pressureBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascular stiffening in the pulmonary arterial bed is increasingly recognized as an early disease marker and contributor to right ventricular workload in pulmonary hypertension. Changes in pulmonary artery stiffness throughout the pulmonary vascular tree lead to physiologic alterations in pressure and flow characteristics that may contribute to disease progression. These findings have led to a greater focus on the potential contributions of extracellular matrix remodeling and mechanical signaling to pulmonary hypertension pathogenesis. Several recent studies have demonstrated that the cellular response to vascular stiffness includes upregulation of signaling pathways that precipitate further vascular remodeling, a process known as mechanobiological feedback. The extracellular matrix modifiers, mechanosensors, and mechanotransducers responsible for this process have become increasingly well-recognized. In this review, we discuss the impact of vascular stiffening on pulmonary hypertension morbidity and mortality, evidence in favor of mechanobiological feedback in pulmonary hypertension pathogenesis, and the major contributors to mechanical signaling in the pulmonary vasculature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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