Colchicine in Cardiovascular Disease: In-Depth Review
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation plays a prominent role in the development of atherosclerosis and other cardiovascular diseases, and anti-inflammatory agents may improve cardiovascular outcomes. For years, colchicine has been used as a safe and well-tolerated agent in diseases such as gout and familial Mediterranean fever. The widely available therapeutic has several anti-inflammatory effects, however, that have proven effective in a broad spectrum of cardiovascular diseases as well. It is considered standard-of-care therapy for pericarditis, and several clinical trials have evaluated its role in postoperative and postablation atrial fibrillation, postpericardiotomy syndrome, coronary artery disease, percutaneous coronary interventions, and cerebrovascular disease. We aim to summarize colchicine’s pharmacodynamics and the mechanism behind its anti-inflammatory effect, outline thus far accumulated evidence on treatment with colchicine in cardiovascular disease, and present ongoing randomized clinical trials. We also emphasize real-world clinical implications that should be considered on the basis of the merits and limitations of completed trials. Altogether, colchicine’s simplicity, low cost, and effectiveness may provide an important addition to other standard cardiovascular therapies. Ongoing studies will address complementary questions pertaining to the use of low-dose colchicine for the treatment of cardiovascular disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».