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Enregistrement W2931830864 · doi:10.1016/j.smrv.2019.03.010

Matrix metalloproteinases as possible biomarkers of obstructive sleep apnea severity – A systematic review

2019· review· en· W2931830864 sur OpenAlexafffund
Aleksandra Franczak, Iwona Bil‐Lula, Grzegorz Sawicki, Mark Fenton, Najib Ayas, Robert Skomro

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObstructive sleep apneaMedicineMatrix metalloproteinaseHypoxemiaOxidative stressSleep apneaHypoxia (environmental)Intermittent hypoxiaHypopneaInternal medicineCardiologyApneaBioinformaticsPolysomnographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obstructive sleep apnea is an underdiagnosed sleep-related breathing disorder affecting millions of people. Recurrent episodes of apnea/hypopnea result in intermittent hypoxia leading to oxidative stress. Obstructive sleep apnea is considered an independent risk factor for cardiovascular disease but the exact pathophysiology of adverse cardiovascular outcomes of obstructive sleep apnea has not been fully elucidated. Matrix metalloproteinases (MMPs) have been associated with both oxidative stress and cardiovascular diseases. Hypoxic conditions were shown to influence MMP expression, secretion and activity. Moreover, matrix metalloproteinases contribute to ischemia/reperfusion injury. Therefore, action of matrix metalloproteinases can provide a possible molecular mechanism linking obstructive sleep apnea with oxidative stress and cardiovascular disease. The aim of this paper was to review the current evidence of association between matrix metalloproteinases and obstructive sleep apnea with focus on hypoxemia and severity of obstructive sleep apnea.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0290,004
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,333 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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