Abstract 1087: Effects of Oral Gap Junction Conduction-Enhancing Antiarrhythmic Peptide GAP-134 on Experimental Atrial Fibrillation in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Abnormal intercellular communication caused by connexin dysfunction may promote atrial fibrillation (AF). Objective: To assess the effect of the gap junction conduction-enhancing antiarrhythmic peptide GAP-134 on AF inducibility and maintenance in a new dog model of atrial cardiomyopathy. Methods and Results: Twenty four dogs underwent simultaneous atrioventricular pacing (2 weeks at 220 bpm, atrioventricular delay 0 ms), and were randomly assigned to placebo treatment (PACED-PLACEBO; 12 dogs) or oral GAP-134 (PACED-GAP 134; 12 dogs) (starting at day 0). Percent change in left atrial systolic area (Δ% LASA) from baseline to 2 weeks was calculated using trans-esophageal echocardiography. At 2 weeks, animals underwent an open chest electrophysiological study; conduction velocity (CV) when pacing at 150ms cycle length (CL), effective refractory periods (ERP) and AF vulnerability were measured. The mean plasma concentration of GAP-134 was 557 ± 239 nmol/L. GAP-134 increased CV (395.1 ± 63.2 vs 307.8 ± 54.6 mm/s, p<0.01), and shortened ERP at 200ms CL (104.0 ± 8.6 vs 112.8 ± 11.5 ms, P<0.05). GAP-134 significantly reduced AF inducibility [% burst attempts inducing AF] and maintenance [mean AF duration, number of episodes >10min] in dogs with less than 100% ΔLASA (n=5). In dogs with more structural remodeling (ΔLASA ≥100%, n=7), CV increased but AF inducibility was unaffected. Conclusions: Oral GAP-134 prevents CV slowing in a dog model of atrial cardiomyopathy, but attenuates AF inducibility and maintenance only in dogs with less mechanical remodeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».