Circulating microparticles as biomarkers of stroke: A focus on the value of endothelial‐ and platelet‐derived microparticles
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is one of the leading causes of mortality and disability worldwide. Numerous pathophysiological mechanisms involving blood vessels, coagulation and inflammation contribute to the vascular occlusion. Perturbations in these pathways can be detected by numerous methods including changes in endoplasmic membrane remodeling and rearrangement leading to the shedding of microparticles (MPs) from various cellular origins in the blood. MPs are small membrane-derived vesicles that are shed from nearly all cells in the body in resting state or upon stimulation. MPs act as biological messengers to transfer information to adjacent and distant cells thus regulating various biological processes. MPs may be important biomarkers and tools for the identification of the risk and diagnosis of cerebrovascular diseases. Endothelial activation and dysfunction and altered thrombotic responses are two of the main features predisposing to stroke. Endothelial MPs (EMPs) have been recognized as both biomarkers and effectors of endothelial cell activation and injury while platelet-derived MPs (PMPs) carry a strong procoagulant potential and are activated in thrombotic states. Therefore, we reviewed here the role of EMPs and PMPs as biomarkers of stroke. Most studies reported high circulating levels of EMPs and PMPs in addition to other cell origins in stroke patients and have been linked to stroke severity, the size of infarction, and prognosis. The identification and quantification of EMPs and PMPs may thus be useful for the diagnosis and management of stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».