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Enregistrement W3030839366 · doi:10.3390/jcdd7020021

Arrhythmogenic Cardiomyopathy: Molecular Insights for Improved Therapeutic Design

2020· review· en· W3030839366 sur OpenAlexaff
Tyler L. Stevens, Mona El Refaey, Jason D. Roberts, Sara N. Koenig, Peter J. Mohler

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésCardiomyopathyMedicineInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arrhythmogenic cardiomyopathy (ACM) is an inherited disorder characterized by structural and electrical cardiac abnormalities, including myocardial fibro-fatty replacement. Its pathological ventricular substrate predisposes subjects to an increased risk of sudden cardiac death (SCD). ACM is a notorious cause of SCD in young athletes, and exercise has been documented to accelerate its progression. Although the genetic culprits are not exclusively limited to the intercalated disc, the majority of ACM-linked variants reside within desmosomal genes and are transmitted via Mendelian inheritance patterns; however, penetrance is highly variable. Its natural history features an initial "concealed phase" that results in patients being vulnerable to malignant arrhythmias prior to the onset of structural changes. Lack of effective therapies that target its pathophysiology renders management of patients challenging due to its progressive nature, and has highlighted a critical need to improve our understanding of its underlying mechanistic basis. In vitro and in vivo studies have begun to unravel the molecular consequences associated with disease causing variants, including altered Wnt/β-catenin signaling. Characterization of ACM mouse models has facilitated the evaluation of new therapeutic approaches. Improved molecular insight into the condition promises to usher in novel forms of therapy that will lead to improved care at the clinical bedside.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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