Distinct pathophysiological pathways in women and men with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Clinical differences between women and men have been described in heart failure (HF). However, less is known about the underlying pathophysiological mechanisms. In this study, we compared multiple circulating biomarkers to gain better insights into differential HF pathophysiology between women and men. METHODS AND RESULTS: In 537 women and 1485 men with HF, we compared differential expression of a panel of 363 biomarkers. Then, we performed a pathway over-representation analysis to identify differential biological pathways in women and men. Findings were validated in an independent HF cohort (575 women, 1123 men). In both cohorts, women were older and had higher left ventricular ejection fraction (LVEF). In the index and validation cohorts respectively, we found 14/363 and 12/363 biomarkers that were relatively up-regulated in women, while 21/363 and 14/363 were up-regulated in men. In both cohorts, the strongest up-regulated biomarkers in women were leptin and fatty acid binding protein-4, compared to matrix metalloproteinase-3 in men. Similar findings were replicated in a subset of patients from both cohorts matched by age and LVEF. Pathway over-representation analysis revealed increased activity of pathways associated with lipid metabolism in women, and neuro-inflammatory response in men (all p < 0.0001). CONCLUSION: In two independent cohorts of HF patients, biomarkers associated with lipid metabolic pathways were observed in women, while biomarkers associated with neuro-inflammatory response were more active in men. Differences in inflammatory and metabolic pathways may contribute to sex differences in clinical phenotype observed in HF, and provide useful insights towards development of tailored HF therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».