Cardiac remodelling – Part 1: From cells and tissues to circulating biomarkers. A review from the Study Group on Biomarkers of the Heart Failure Association of the European Society of Cardiology
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac remodelling refers to changes in left ventricular structure and function over time, with a progressive deterioration that may lead to heart failure (HF) development (adverse remodelling) or vice versa a recovery (reverse remodelling) in response to HF treatment. Adverse remodelling predicts a worse outcome, whilst reverse remodelling predicts a better prognosis. The geometry, systolic and diastolic function and electric activity of the left ventricle are affected, as well as the left atrium and on the long term even right heart chambers. At a cellular and molecular level, remodelling involves all components of cardiac tissue: cardiomyocytes, fibroblasts, endothelial cells and leucocytes. The molecular, cellular and histological signatures of remodelling may differ according to the cause and severity of cardiac damage, and clearly to the global trend toward worsening or recovery. These processes cannot be routinely evaluated through endomyocardial biopsies, but may be reflected by circulating levels of several biomarkers. Different classes of biomarkers (e.g. proteins, non-coding RNAs, metabolites and/or epigenetic modifications) and several biomarkers of each class might inform on some aspects on HF development, progression and long-term outcomes, but most have failed to enter clinical practice. This may be due to the biological complexity of remodelling, so that no single biomarker could provide great insight on remodelling when assessed alone. Another possible reason is a still incomplete understanding of the role of biomarkers in the pathophysiology of cardiac remodelling. Such role will be investigated in the first part of this review paper on biomarkers of cardiac remodelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».