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Enregistrement W4280585101 · doi:10.3389/fcvm.2022.886687

Microvascular Dysfunction in Skeletal Muscle Precedes Myocardial Vascular Changes in Diabetic Cardiomyopathy: Sex-Dependent Differences

2022· article· en· W4280585101 sur OpenAlexafffund
Sadi Loai, Xuetao Sun, Mansoor Husain, Michael A. Laflamme, Herman Yeger, Sara S. Nunes, Hai‐Ling Margaret Cheng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenStem Cell NetworkUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health NetworkTed Rogers Centre for Heart Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInternal medicineDiabetes mellitusDiabetic cardiomyopathyCardiologyPerfusionVentricleHistopathologyDiastoleEjection fractionEndocrinologyHemodynamicsCardiomyopathyBlood pressureHeart failurePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To uncover sex-related microvascular abnormalities that underlie the early presentation of reduced perfusion in leg skeletal muscle in a type II rat model of diabetic cardiomyopathy. Methods and Results: Diabetes was induced using a non-obese, diet-based, low-dose streptozotocin model in adult female (18 diabetic, 9 control) and male rats (29 diabetic, 11 control). Time-course monitoring over 12 months following diabetes induction was performed using echocardiography, treadmill exercise, photoacoustic imaging, flow-mediated dilation (FMD), histopathology, and immunohistochemistry. Diabetic rats maintained normal weights. Hypertension appeared late in both diabetic males (7 months) and females (10 months), while only diabetic males had elevated cholesterol (7 months). On echocardiography, all diabetic animals maintained normal ejection fraction and exhibited diastolic dysfunction, mild systolic dysfunction, and a slightly enlarged left ventricle. Exercise tolerance declined progressively and early in males (4 months), later in females (8 months); FMD showed lower baseline femoral arterial flow but unchanged reactivity in both sexes (5 months); and photoacoustic imaging showed lower tissue oxygen saturation in the legs of diabetic males (4 months) and diabetic females (10 months). Myocardial perfusion was normal in both sexes. Histopathology at the final timepoint of Month 10 (males) and Month 12 (females) revealed that myocardial microvasculature was normal in both vessel density and structure, thus explaining normal perfusion on imaging. However, leg muscle microvasculature exhibited perivascular smooth muscle thickening around small arterioles in diabetic females and around large arterioles in diabetic males, explaining the depressed readings on photoacoustic and FMD. Histology also confirmed the absence of commonly reported HFpEF markers, including microvessel rarefaction, myocardial fibrosis, and left ventricular hypertrophy. Conclusion: Exercise intolerance manifesting early in the progression of diabetic cardiomyopathy can be attributed to decreased perfusion to the leg skeletal muscle due to perivascular smooth muscle thickening around small arterioles in females and large arterioles in males. This microvascular abnormality was absent in the myocardium, where perfusion levels remained normal throughout the study. We conclude that although skeletal muscle microvascular dysfunction of the vasculature presents at different levels depending on sex, it consistently presents early in both sexes prior to overt cardiac changes such as rarefaction, fibrosis, or hypertrophy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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