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Enregistrement W3185870902 · doi:10.3389/fcvm.2021.715400

Skeletal Muscle Microvascular Dysfunction Manifests Early in Diabetic Cardiomyopathy

2021· article· en· W3185870902 sur OpenAlexafffund
Sadi Loai, Yuqing Zhou, Kyle D. W. Vollett, Hai‐Ling Margaret Cheng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMedicineIsovolumetric contractionInternal medicineDiabetic cardiomyopathyCardiologyDiastoleDiabetes mellitusEjection fractionSkeletal muscleVentricleHeart failure with preserved ejection fractionPerfusionType 2 diabetesEndocrinologyEndothelial dysfunctionHeart failureCardiomyopathyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To perform a deep cardiac phenotyping of type II diabetes in a rat model, with the goal of gaining new insight into the temporality of microvascular dysfunction, cardiac dysfunction, and exercise intolerance at different stages of diabetes. Methods and Results: Diabetes was reproduced using a non-obese, diet-based, low-dose streptozotocin model in male rats (29 diabetic, 11 control). Time-course monitoring over 10 months was performed using echocardiography, treadmill exercise, photoacoustic perfusion imaging in myocardial and leg skeletal muscle, flow-mediated dilation, blood panel, and histology. Diabetic rats maintained a normal weight throughout. At early times (4 months), a non-significant reduction (30%) emerged in skeletal muscle perfusion and in exercise tolerance. At the same time, diabetic rats had a normal, slightly lower ejection fraction (63 vs. 71% control, p < 0.01), grade 1 diastolic dysfunction (E/A = 1.1 vs. 1.5, isovolumetric relaxation time = 34 vs. 27 ms; p < 0.01), mild systolic dysfunction (ejection time = 69 vs. 57 ms, isovolumetric contraction time = 21 vs. 17 ms; p < 0.01), and slightly enlarged left ventricle (8.3 vs. 7.6 mm diastole; p < 0.01). Diastolic dysfunction entered grade 3 at Month 8 (E/A = 1.7 vs. 1.3, p < 0.05). Exercise tolerance remained low in diabetic rats, with running distance declining by 60%; in contrast, control rats ran 60% farther by Month 5 ( p < 0.05) and always remained above baseline. Leg muscle perfusion remained low in diabetic rats, becoming significantly lower than control by Month 10 (33% SO 2 vs. 57% SO 2 , p < 0.01). Myocardial perfusion remained normal throughout. Femoral arterial reactivity was normal, but baseline velocity was 25% lower than control ( p < 0.05). High blood pressure appeared late in diabetes (8 months). Histology confirmed absence of interstitial fibrosis, cardiomyocyte hypertrophy, or microvascular rarefaction in the diabetic heart. Rarefaction was also absent in leg skeletal muscle. Conclusion: Reduced skeletal muscle perfusion from microvascular dysfunction emerged early in diabetic rats, but myocardial perfusion remained normal throughout the study. At the same time, diabetic rats exhibited exercise intolerance and early cardiac dysfunction, in which changes related to heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) were seen. Importantly, skeletal muscle microvascular constriction advanced significantly before the late appearance of hypertension. HFpEF phenotypes such as cardiac hypertrophy, fibrosis, and rarefaction, which are typically associated with hypertension, were absent over the 10 month time-course of diabetes-related 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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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