The Use of High Sensitivity C-Reactive Protein in Cardiovascular Disease Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are responsible for a high mortality rate worldwide. One of the most common causes of CVDs is vascular inflammation associated to atherosclerosis. Inflammatory biomarkers are used to assist the detection of CVDs and monitor their evaluation, prognosis and therapy implementation. C-reactive protein (CRP) is an acute phase protein produced after stimulation by pro-inflammatory cytokines. CRP is a biomarker of the inflammatory reaction and an important mediator of atherosclerosis. Given it actively contributes to the development of the atherosclerotic plaque, instability and subsequent clot formation it is also considered a CVD risk factor. Since 2010, the plasma concentration of hsCRP (high sensitivity CRP) has been used as a biomarker for disease prognosis in patients with intermediate risk for CVDs. It could be useful to establish a high concentration limit of hsCRP that can be used by clinicians for diagnosis of acute myocardial infarction, cardio embolic or ischemic stroke, and hypertrophic cardiomyopathy. The end cost/effectiveness of hsCRP screening is still an area of controversy but it is a priority to make the medical community aware of the positive relation between high hsCRP and CVDs to improve median survival and life quality of the patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle