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Enregistrement W4324057376 · doi:10.3390/ijms24065420

Role of the Gut Microbiome in the Development of Atherosclerotic Cardiovascular Disease

2023· review· en· W4324057376 sur OpenAlexaff
Ahmad Al Samarraie, Maxime Pichette, Guy Rousseau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtherosclerotic cardiovascular diseaseDyslipidemiaGut floraTrimethylamine N-oxideGut microbiomeDiseaseDiabetes mellitusMedicineMicrobiomeIncidence (geometry)DysbiosisInternal medicineBioinformaticsEndocrinologyBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) is the primary cause of death globally, with nine million deaths directly attributable to ischemic heart diseases in 2020. Since the last few decades, great effort has been put toward primary and secondary prevention strategies through identification and treatment of major cardiovascular risk factors, including hypertension, diabetes, dyslipidemia, smoking, and a sedentary lifestyle. Once labelled "the forgotten organ", the gut microbiota has recently been rediscovered and has been found to play key functions in the incidence of ASCVD both directly by contributing to the development of atherosclerosis and indirectly by playing a part in the occurrence of fundamental cardiovascular risk factors. Essential gut metabolites, such as trimethylamine N-oxide (TMAO), secondary bile acids, lipopolysaccharides (LPS), and short-chain fatty acids (SCFAs), have been associated with the extent of ischemic heart diseases. This paper reviews the latest data on the impact of the gut microbiome in the incidence of ASCVD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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