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Enregistrement W3107670427 · doi:10.1093/eurheartj/ehaa857

Assessment and pathophysiology of microvascular disease: recent progress and clinical implications

2020· article· en· W3107670427 sur OpenAlexaff
Stefano Masi, Damiano Rizzoni, Stefano Taddei, R. Jay Widmer, Augusto C. Montezano, Thomas F. Lüscher, Ernesto L. Schiffrin, Rhian M. Touyz, Francesco Paneni, Amir Lerman, Gaetano Antonio Lanza, Agostino Virdis

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesUniversität ZürichBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicinePathophysiologyIntensive care medicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of novel, non-invasive techniques and standardization of protocols to assess microvascular dysfunction have elucidated the key role of microvascular changes in the evolution of cardiovascular (CV) damage, and their capacity to predict an increased risk of adverse events. These technical advances parallel with the development of novel biological assays that enabled the ex vivo identification of pathways promoting microvascular dysfunction, providing novel potential treatment targets for preventing cerebral-CV disease. In this article, we provide an update of diagnostic testing strategies to detect and characterize microvascular dysfunction and suggestions on how to standardize and maximize the information obtained from each microvascular assay. We examine emerging data highlighting the significance of microvascular dysfunction in the development CV disease manifestations. Finally, we summarize the pathophysiology of microvascular dysfunction emphasizing the role of oxidative stress and its regulation by epigenetic mechanisms, which might represent potential targets for novel interventions beyond conventional approaches, representing a new frontier in CV disease reduction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations163
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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