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Enregistrement W2904642808 · doi:10.1093/gerona/gly273

Association Between Sphingolipids and Cardiopulmonary Fitness in Coronary Artery Disease Patients Undertaking Cardiac Rehabilitation

2018· article· en· W2904642808 sur OpenAlexafffund
Mahwesh Saleem, Nathan Herrmann, Adam Dinoff, Susan Marzolini, Michelle M. Mielke, Ana C. Andreazza, Paul Oh, Swarajya Lakshmi Vattem Venkata, Norman J. Haughey, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoHealth Sciences CentreCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of HealthAlzheimer's Society
Mots-clésSphingolipidSphingomyelinCoronary artery diseaseInternal medicineCardiologyCeramideMedicineVO2 maxCardiopulmonary bypassBlood pressureHeart rateChemistryBiochemistryCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The long-term benefits conferred by cardiac rehabilitation (CR) in those with coronary artery disease (CAD) are strongly linked with an improvement in cardiopulmonary fitness. This study aimed to determine the association between peripheral sphingolipids and cardiopulmonary fitness in CAD subjects undertaking CR. Patients with CAD (n = 100, mean age = 64 ± 6 years, 85% male, mean years of education = 17 ± 3 years) underwent 6 months of CR with blood collected at baseline, 3 and 6 months. Cardiopulmonary fitness was assessed by measuring peak oxygen uptake (VO2peak) at all time points. High performance liquid chromatography coupled electrospray ionization tandem mass spectrometry was used to quantify plasma sphingolipid concentrations. Cross-sectional and longitudinal associations between sphingolipids and VO2peak were assessed using linear regressions and mixed models, respectively. Higher concentrations of sphingomyelin C18:1 (β = -0.26, p = .01), ceramides C16:0 (β = -0.24, p = .02), C18:0 (β = -0.29, p = .002), C20:0 (β = -0.24, p = .02) and C24:1 (β = -0.24, p = .01) and monohexylceramide C18:0 (β = -0.23, p = .02) were associated with poorer VO2peak at baseline. An improvement in VO2peak was associated with a decrease in sphingomyelin C18:1 (b = -10.09, p = .006), ceramides C16:0 (b = -9.25, p = .0003), C18:0 (b = -5.44, p = .0003) and C24:1 (b = -2.46, p = .006) and monohexylceramide C18:0 (b = -5.37, p = .005). Specific long chain sphingolipids may be useful markers of fitness and response to exercise in CAD.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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