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Enregistrement W2905062882 · doi:10.1136/thoraxjnl-2018-212680

TAKling GDF-15 and skeletal muscle atrophy in pulmonary hypertension: are we there yet?

2018· letter· en· W2905062882 sur OpenAlexaff
Yen‐Chun Lai, Steeve Provencher, Elena A. Goncharova

Notice bibliographique

RevueThorax · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary hypertensionAtrophySkeletal muscleCardiologyMuscle atrophyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a progressive, life-threatening disease characterised by intense pulmonary vascular remodelling leading to high pulmonary arterial pressure, right ventricular failure and death. Although recent advances in therapies have proven to be effective in alleviating disease symptoms and improving functional capacity and survival, patients with PAH continue to suffer from persistent dyspnoea and significant exercise intolerance, which negatively impact their quality of life. In recent years, it has been increasingly recognised that exercise limitation in PAH is not merely due to right heart dysfunction and respiratory impairment, but is also a consequence of skeletal muscle abnormalities.1–3 Impaired skeletal muscle function, including reduced volitional and nonvolitional muscle strength and endurance2 4 5 decreased contractility,6 reduced capillary density and impaired oxygenation at the microcirculation level,4 7 as well as a shift towards type 2 muscle fibres,1 3 5 have been repeatedly documented in human PAH. Skeletal muscle atrophy has been less frequently reported3 and underlying mechanisms are not well studied. To date, numerous metabolic and signalling abnormalities associated with muscle dysfunction in PAH have been uncovered. These include a shift from oxidative to glycolytic metabolism, suppression of signalling pathways responsible for a hypertrophic response (eg, Akt and S6K), elevation of negative regulators of muscle homeostasis (eg, myostatin and activin A) and engagement of ubiquitin–proteasome-mediated muscle proteolysis signalling (eg, atrogin-1 and MuRF1).3 8 9 Loss of skeletal muscle microcirculation mediated by microRNA-126 downregulation, as well as sirtuin-3/AMP-activated protein kinase inactivation, and cytokines (ie, tumour necrosis factor-α and interleukin-6)-regulated skeletal muscle insulin resistance and abnormalities of mitochondrial biogenesis have also been documented.4 8 10 The molecular mechanisms of skeletal muscle atrophy in PAH, however, are not well understood, and available human PAH-related data are limited by a small number of studies with only a few …

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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