Understanding the Mechanisms and Treatment of Heart Failure: Quantitative Systems Pharmacology Models with a Focus on SGLT2 Inhibitors and Sex-Specific Differences
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF), which is a major clinical and public health challenge, commonly develops when the myocardial muscle is unable to pump an adequate amount of blood at typical cardiac pressures to fulfill the body's metabolic needs, and compensatory mechanisms are compromised or fail to adjust. Treatments consist of targeting the maladaptive response of the neurohormonal system, thereby decreasing symptoms by relieving congestion. Sodium-glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitors, which are a recent antihyperglycemic drug, have been found to significantly improve HF complications and mortality. They act through many pleiotropic effects, and show better improvements compared to others existing pharmacological therapies. Mathematical modeling is a tool used to describe the pathophysiological processes of the disease, quantify clinically relevant outcomes in response to therapies, and provide a predictive framework to improve therapeutic scheduling and strategies. In this review, we describe the pathophysiology of HF, its treatment, and how an integrated mathematical model of the cardiorenal system was built to capture body fluid and solute homeostasis. We also provide insights into sex-specific differences between males and females, thereby encouraging the development of more effective sex-based therapies in the case of heart failure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».