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Enregistrement W4210266593 · doi:10.1016/j.isci.2022.103828

Impact of myocardial reperfusion on human plasma lipidome

2022· article· en· W4210266593 sur OpenAlexafffund
Arun Surendran, Negar Atefi, Umar Ismail, Ashish Shah, Amir Ravandi

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesFondation de l’Hôpital Saint-Boniface
Mots-clésLipidomeMyocardial infarctionCardiologyInternal medicineMedicinePopulationTroponin IMyocardial Reperfusion InjuryMyocardial ischemiaIschemiaLipid metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary aim of the study is to investigate the temporal changes in plasma lipidome before and after reperfusion in patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and their association with myocardial injury. We found that 56% of the identified lipid species were significantly altered (corrected p< 0.05) in the first 24 h following reperfusion in patients with STEMI. Three lipid species, namely, acylcarnitine 18:2, TG 51:0, and LPC 17:1 were associated with a change in troponin concentration (delta troponin) and in-hospital cardiovascular events. Of these, acylcarnitine 18:2, and LPC 17:1 and their respective whole class levels, were significantly higher (p < 0.05) in the STEMI population than the age/sex-matched control subjects. Overall, our analyses showed a large shift in plasma lipidome in patients that undergo myocardial reperfusion. The differences found for acylcarnitines and LPC species and their association with both cardiac markers and cardiac outcomes need further validation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,252

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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