Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The purpose of the study is to explore the evidence linking telomere length with atherosclerotic ischemic disease. RECENT FINDINGS: There has been a recent expansion in strategies for measuring telomere length, including analyzing genome sequence data and capitalizing on genomic loci that associate with telomere length. These, together with more established approaches, have been used to generate a more complete picture of telomere length relationships with ischemic disease. Whereas earlier meta-analyses suggested an association between short leukocyte telomeres and ischemic disease, several recent large population studies now provide particularly compelling data, including an association with cardiovascular mortality. In addition, whether short leukocyte telomeres might be causally related to ischemic disease has been interrogated using Mendelian randomization strategies, which point to shorter leukocyte telomeres as a determining risk factor. Importantly however, the wide, interindividual variability in telomere length still means that a single assessment of leukocyte telomere length in an individual does not reliably report on a biological aging process. In this regard, recent multi-tissue analyses of telomere length dynamics are providing both new mechanistic insights into how telomere length and shortening rates may participate in atherogenesis and risk prediction opportunities. The balance of evidence indicates that short leukocyte telomeres confer a risk for atherosclerotic cardiovascular disease. Moreover, an integrated analysis of telomere lengths in leukocytes and other tissues may provide a window into individualized telomere dynamics, raising new prospects for risk management.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».