Inflamm-ageing: the role of inflammation in age-dependent cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing worldwide increase in life expectancy portends a rising prevalence of age-related cardiovascular (CV) diseases in the coming decades that demands a deeper understanding of their molecular mechanisms. Inflammation has recently emerged as an important contributor for CV disease development. Indeed, a state of chronic sterile low-grade inflammation characterizes older organisms (also known as inflamm-ageing) and participates pivotally in the development of frailty, disability, and most chronic degenerative diseases including age-related CV and cerebrovascular afflictions. Due to chronic activation of inflammasomes and to reduced endogenous anti-inflammatory mechanisms, inflamm-ageing contributes to the activation of leucocytes, endothelial, and vascular smooth muscle cells, thus accelerating vascular ageing and atherosclerosis. Furthermore, inflamm-ageing promotes the development of catastrophic athero-thrombotic complications by enhancing platelet reactivity and predisposing to plaque rupture and erosion. Thus, inflamm-ageing and its contributors or molecular mediators might furnish targets for novel therapeutic strategies that could promote healthy ageing and conserve resources for health care systems worldwide. Here, we discuss recent findings in the pathophysiology of inflamm-ageing, the impact of these processes on the development of age-related CV diseases, results from clinical trials targeting its components and the potential implementation of these advances into daily clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».