Atrial remodeling and atrial fibrillation in acquired forms of cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is prevalent in common conditions and acquired forms of heart disease, including diabetes mellitus (DM), hypertension, cardiac hypertrophy, and heart failure. AF is also prevalent in aging. Although acquired heart disease is common in aging individuals, age is also an independent risk factor for AF. Importantly, not all individuals age at the same rate. Rather, individuals of the same chronological age can vary in health status from fit to frail. Frailty can be quantified using a frailty index, which can be used to assess heterogeneity in individuals of the same chronological age. AF is thought to occur in association with electrical remodeling due to changes in ion channel expression or function as well as structural remodeling due to fibrosis, myocyte hypertrophy, or adiposity. These forms of remodeling can lead to triggered activity and electrical re-entry, which are fundamental mechanisms of AF initiation and maintenance. Nevertheless, the underlying determinants of electrical and structural remodeling are distinct in different conditions and disease states. In this focused review, we consider the factors leading to atrial electrical and structural remodeling in human patients and animal models of acquired cardiovascular disease or associated risk factors. Our goal is to identify similarities and differences in the cellular and molecular bases for atrial electrical and structural remodeling in conditions including DM, hypertension, hypertrophy, heart failure, aging, and frailty.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».