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Enregistrement W4406572189 · doi:10.1016/j.ijcha.2025.101610

The inflammatory and nutritional status in patients with dilated cardiomyopathy: Different impact for distinct phenogroups?

2025· letter· en· W4406572189 sur OpenAlexaff
Tobias Lerchner, Anke C. Fender, Dobromir Dobrev, Tienush Rassaf, Lars Michel

Notice bibliographique

RevueIJC Heart & Vasculature · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionBayer
Mots-clésMedicineDilated cardiomyopathyCardiologyCardiomyopathyInternal medicineIntensive care medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dilated cardiomyopathy Phenogroups InflammationThis editorial refers to 'Prognostic value of preoperative highsensitivity C-reactive protein to albumin ratio in patients with dilated cardiomyopathy receiving pacemaker therapy: A retrospective twocenter study in China', by Pan et al [1].Dilated cardiomyopathy (DCM) is the most common non-ischemic cardiomyopathy and the most frequent cause of heart failure in patients under 40 years of age [2].While clinical presentation and aetiological landscape of DCM is manifold, current treatment options focus on general heart failure management only.The first European Society of Cardiology guidelines for the management of cardiomyopathies were published in 2023 and provide specific diagnostic definitions in DCM, further including the new 'non-dilated left ventricular cardiomyopathy' (NDLVC) phenotype [3].While an individualized treatment approach is forwarded, current pharmacological and device-based treatment recommendations for DCM still align with the general heart failure recommendations, mainly guided on left ventricular ejection fraction (LVEF) [4].Recommendations still fail to consider genetics, epigenetics, inflammation, haematopoiesis and extended functional parameters including diastolic heterogeneity, amongst others.An adequate consideration of the underlying pathophysiological heterogeneity in DCM would require novel diagnostic frameworks, targeted research and adapted treatment approaches to bridge the gap in individualized care.Thus, there remains a vast, yet untapped potential for advancing both therapeutic and diagnostic strategies for DCM patients.Recently, a two-hit hypothesis proposed that DCM develops due to the coexistence of an underlying genetic abnormality and additional driving factors (e.g., myocarditis, clonal haematopoiesis and others) rather than by monogenetic variants alone (Fig. 1) [2,5].Various driving factors have been identified that, often in conjunction with a pathogenic background, culminate in clinically manifest DCM.However, the complex genotype-phenotype patterns are still incompletely understood.Currently pragmatic and non-individualized treatment regimens are

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,006
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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