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Enregistrement W4313215425 · doi:10.1016/j.jacbts.2022.08.009

Coronary Flow Reserve, Inflammation, and Myocardial Strain

2022· article· en· W4313215425 sur OpenAlexaff
Viviany R. Taqueti, Amil M. Shah, Brendan M. Everett, Aruna D. Pradhan, Gregory Piazza, Courtney Bibbo, Jon Hainer, Victoria L. Morgan, Ana Carolina do A. H. de Souza, Hicham Skali, Ron Blankstein, Sharmila Dorbala, Samuel Z. Goldhaber, Michel R. Le May, Benjamin J.W. Chow, Robert A. deKemp, Fadi G. Hage, Rob Beanlands, Peter Libby, Robert J. Glynn, Scott D. Solomon, Paul M. Ridker, Marcelo F. Di Carli

Notice bibliographique

RevueJACC Basic to Translational Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineInflammationCoronary flow reserveCardiologyInternal medicineCoronary artery diseaseHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammation is a key determinant of cardiovascular outcomes, but its role in heart failure is uncertain. In patients with cardiometabolic disease enrolled in the prospective, multicenter ancillary study of CIRT (Cardiovascular Inflammation Reduction Trial), CIRT-CFR (Coronary Flow Reserve to Assess Cardiovascular Inflammation), impaired coronary flow reserve was independently associated with increased inflammation and myocardial strain despite well-controlled lipid, glycemic, and hemodynamic profiles. Inflammation modified the relationship between CFR and myocardial strain, disrupting the association between cardiac blood flow and function. Future studies are needed to investigate whether an early inflammation-mediated reduction in CFR capturing microvascular ischemia may lead to heart failure in patients with cardiometabolic disease. (Cardiovascular Inflammation Reduction Trial [CIRT]; NCT01594333; Coronary Flow Reserve to Assess Cardiovascular Inflammation [CIRT-CFR]; NCT02786134).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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