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Enregistrement W3165711010 · doi:10.1093/ehjcvp/pvab022

Vericiguat in the management of heart failure with reduced ejection fraction

2021· article· en· W3165711010 sur OpenAlexaff
Haya Aziz, Pishoy Gouda, Abhinav Sharma

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Pharmacotherapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureCyclic guanosine monophosphateEjection fractionNitric oxideInternal medicineCardiologyVasodilationMedicineFibrosisPharmacologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data from contemporary clinical trials have led to a multi-target approach aimed at the various pathophysiological mechanisms implicated in heart failure (HF). One of these pathways is the cyclic guanosine monophosphate (cGMP) signalling cascade, which forms the basis for the use of nitrates in heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). Under physiological conditions, nitric oxide (NO) is released by the vascular endothelium and catalyses soluble guanylate cyclase (sGC)-mediated cGMP production. An intracellular signalling cascade ensues, leading to decreased ventricular remodelling, myocardial thickening, fibrosis, and vascular constriction. This pathway becomes disrupted in HF as endothelial dysfunction and oxidative stress result in decreased NO bioavailability and cGMP production.1 As such, vericiguat, a direct sGC stimulator which also sensitizes sGC to NO, has been studied as a therapeutic option in patients with chronic HFrEF. The Soluble Guanylate Cyclase Stimulator in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction Study (SOCRATES-REDUCED) was a Phase...

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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