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Enregistrement W4402419872 · doi:10.3390/ijms25189761

The Efficacy of Vitamins in the Prevention and Treatment of Cardiovascular Disease

2024· review· en· W4402419872 sur OpenAlexaff
Paramjit S. Tappia, Anureet K. Shah, Naranjan S. Dhalla

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin C and Antioxidants Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseMedicineB vitaminsVitaminCardiovascular healthCardiac function curveHeart diseaseVitamin CVascular diseaseVitamin D and neurologyInternal medicinePhysiologyBioinformaticsIntensive care medicineEndocrinologyHeart failureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamins are known to affect the regulation of several biochemical and metabolic pathways that influence cellular function. Adequate amounts of both hydrophilic and lipophilic vitamins are required for maintaining normal cardiac and vascular function, but their deficiencies can contribute to cardiovascular abnormalities. In this regard, a deficiency in the lipophilic vitamins, such as vitamins A, D, and E, as well as in the hydrophilic vitamins, such as vitamin C and B, has been associated with suboptimal cardiovascular function, whereas additional intakes have been suggested to reduce the risk of atherosclerosis, hypertension, ischemic heart disease, arrhythmias, and heart failure. Here, we have attempted to describe the association between low vitamin status and cardiovascular disease, and to offer a discussion on the efficacy of vitamins. While there are inconsistencies in the impact of a deficiency in vitamins on the development of cardiovascular disease and the benefits associated with supplementation, this review proposes that specific vitamins may contribute to the prevention of cardiovascular disease in individuals at risk rather than serve as an adjunct therapy.

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)0,002
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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