Targeting cardiovascular inflammation: next steps in clinical translation
Notice bibliographique
Résumé
Systemic vascular inflammation plays multiple maladaptive roles which contribute to the progression and destabilization of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). These roles include: (i) driving atheroprogression in the clinically stable phase of disease; (ii) inciting atheroma destabilization and precipitating acute coronary syndromes (ACS); and (iii) responding to cardiomyocyte necrosis in myocardial infarction (MI). Despite an evolving understanding of these biologic processes, successful clinical translation into effective therapies has proven challenging. Realizing the promise of targeting inflammation in the prevention and treatment of ASCVD will likely require more individualized approaches, as the degree of inflammation differs among cardiovascular patients. A large body of evidence has accumulated supporting the use of high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) as a clinical measure of inflammation. Appreciating the mechanistic diversity of ACS triggers and the kinetics of hsCRP in MI may resolve purported inconsistencies from prior observational studies. Future clinical trial designs incorporating hsCRP may hold promise to enable individualized approaches. The aim of this Clinical Review is to summarize the current understanding of how inflammation contributes to ASCVD progression, destabilization, and adverse clinical outcomes. We offer forward-looking perspective on what next steps may enable successful clinical translation into effective therapeutic approaches-enabling targeting the right patients with the right therapy at the right time-on the road to more individualized ASCVD care.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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.
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 ».