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Enregistrement W4254655195 · doi:10.1007/1-4020-7960-5_14

The Therapeutic Effect of Natriuretic Peptides in Heart Failure; Differential Regulation of Endothelial and Inducible Nitric Oxide Synthases

2006· book-chapter· en· W4254655195 sur OpenAlexaff
Angelino Calderone

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitric oxideHeart failureEnosNitric oxide synthaseContractilityInternal medicineNatriuretic peptideEndotheliumMedicineEndothelial NOSPharmacologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abnormal regulation of nitric oxide synthase activity represents an underlying feature of heart failure. Increased peripheral vascular resistance, and decreased renal function may be in part related to impaired endothelium-dependent nitric oxide (NO) synthesis. Paradoxically, the chronic production of NO by inducible nitric oxide synthase (iNOS) in heart failure exerts deleterious effects on ventricular contractility, and circulatory function. Consequently, pharmacologically improving endothelium-dependent NO synthesis and the concomitant inhibition of iNOS activity would be therapeutically advantageous. Interestingly, natriuretic peptides have been shown to differentially regulate endothelial NOS (eNOS) and iNOS activity. Moreover, in both patients and animal models of heart failure, pharmacologically increasing plasma natriuretic peptide levels ameliorated vascular tone, renal function, and ventricular contractility. Based on these observations, the following review will explore whether the therapeutic benefit of the natriuretic peptide system in heart failure may occur in part via the amelioration of endothelium-dependent NO synthesis, and the concomitant inhibition of cytokine-mediated iNOS expression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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