Current Prognostic Biomarkers for Abdominal Aortic Aneurysm: A Comprehensive Scoping Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Abdominal aortic aneurysm (AAA) is a progressive dilatation of the aorta that can lead to aortic rupture. The pathophysiology of the disease is not well characterized but is known to be caused by the general breakdown of the extracellular matrix within the aortic wall. In this comprehensive literature review, all current research on proteins that have been investigated for their potential prognostic capabilities in patients with AAA was included. A total of 45 proteins were found to be potential prognostic biomarkers for AAA, predicting incidence of AAA, AAA rupture, AAA growth, endoleak, and post-surgical mortality. The 45 proteins fell into the following seven general categories based on their primary function: (1) cardiovascular health, (2) hemostasis, (3) transport proteins, (4) inflammation and immunity, (5) kidney function, (6) cellular structure, (7) and hormones and growth factors. This is the most up-to-date literature review on current prognostic markers for AAA and their functions. This review outlines the wide pathophysiological processes that are implicated in AAA disease progression.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».