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Enregistrement W3134281565 · doi:10.1093/cvr/cvab068

Ketone therapy for heart failure: current evidence for clinical use

2021· article· en· W3134281565 sur OpenAlexaff
Shingo Takahara, Shubham Soni, Zaid H. Maayah, Mourad Ferdaoussi, Jason R.B. Dyck

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetone bodiesHeart failureKetoneHeart diseaseMedicineCardiac function curveCardiologyIntensive care medicineInternal medicineChemistryMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During conditions that result in depleted circulating glucose levels, ketone bodies synthesized in the liver are necessary fuel substrates for the brain. In other organs, such as the heart, the reliance on ketones for generating energy in the absence of glucose is less important as the heart can utilize alternative fuel sources, such as fatty acids. However, during pathophysiological conditions, such as heart failure, cardiac defects in metabolic processes that normally allow for sufficient energy production from fatty acids and carbohydrates contribute to a decline in contractile function. As such, it has been proposed that the failing heart relies more on ketone bodies as an energy source than previously appreciated. Furthermore, it has been shown that ketone bodies function as signaling molecules that can suppress systemic and cardiac inflammation. Thus, it is possible that intentionally elevating circulating ketones may be beneficial as an adjunct treatment for heart failure. Although many approaches can be used for 'ketone therapy', each of these has their own advantages and disadvantages in the treatment of heart failure. Thus, we summarize current preclinical and clinical studies involving various types of ketone therapy in cardiac disease and discuss the advantages and disadvantages of each modality as possible treatments for heart failure.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,583
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,024 · 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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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