The Role of Natriuretic Peptides in Pericardial Fluid in Predicting Cardiovascular Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Atrial and ventricular natriuretic peptides play an important role in the neurohormonal regulation of cardiac function. Plasma levels of these peptides may aid in the diagnosis and prognosis of different cardiac disorders, such as congestive heart failure, ischemic heart disease, and atrial fibrillation. However, the association between elevated pericardial fluid levels of natriuretic peptides and these clinical conditions has not been proven. Databases Medline, EMBASE, Cochrane, ClinicalTrials.gov, and Google Scholar were searched for primary studies evaluating atrial natriuretic peptide, B-type natriuretic peptide, and N-terminal-pro-B-type natriuretic peptide concentrations within the pericardial fluid in various cardiac disorders. A total of 1060 citations were screened, of which 38 studies underwent a full-text evaluation, and 10 were finally included in this review. Sample size varied across studies (n = 8-148), and there was a total of 577 patients across the 10 studies. Findings suggested that pericardial fluid levels of B-type natriuretic peptide and N-terminal-pro-B-type natriuretic peptide but not atrial natriuretic peptide, may correlated with the reported cardiac conditions. Our findings suggest that pericardial fluid levels of natriuretic peptides may correlate with some cardiac disorders such as congestive heart failure and atrial fibrillation. The addition of these peptides to the existing clinical risk stratification scores may be helpful in the early diagnosis and management of these conditions.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».