MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407157319 · doi:10.3390/jcm14031015

Evaluation of Thrombomodulin, Heart-Type Fatty-Acid-Binding Protein, Pentraxin-3 and Galectin-3 Levels in Patients with Myocardial Infarction, with and Without ST Segment Elevation

2025· article· en· W4407157319 sur OpenAlexaff
Naile Fevziye Mısırlıoglu, Gulbahar Guler Orucoglu, Burcu Altındağ Avcı, Suat Hayri Küçük, Şölen Himmetoğlu, Sena Baykara Sayılı, Gulenay Defne Ozen, Hafize Uzun

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiomarkers in Disease Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHeart-type fatty acid binding proteinMyocardial infarctionCardiologyNatriuretic peptideChest painBiomarkerTroponin ITroponinMyocardial infarction diagnosisLactate dehydrogenaseHeart failureFatty acid-binding protein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medical history, ECG findings and cardiac markers are used in the diagnosis of myocardial infarction (MI). Biomarkers used especially for the diagnosis of MI include high-sensitivity troponins (hsTns), creatine kinase-MB (CK-MB), lactate dehydrogenase (LDH), myoglobin, cardiac myosin-binding protein C and new cardiac biomarkers. This study evaluated the levels of serum thrombomodulin (TM), heart-type fatty-acid-binding protein (H-FABP), pentraxin-3 (PTX-3) and galectin-3 (Gal-3) to determine their utility in distinguishing between ST-elevation myocardial infarction (STEMI) and non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI). Methods: This study included a total of 180 patients (90 patients with acute STEMI and 90 patients with NSTEMI) who presented to the Gaziosmanpaşa Training and Research Hospital, Cardiovascular Surgery and Emergency Department, with ischemic chest pain lasting longer than 30 min. Ninety healthy volunteers were included as the control group. Results: Serum levels of N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP), TM, H-FABP, PTX-3 and Gal-3 were significantly different across the STEMI, NSTEMI and control groups (p < 0.001). Strong positive correlations were observed between NT-proBNP and TM, H-FABP, PTX-3 and Gal-3 in the STEMI group. ROC analysis demonstrated excellent diagnostic accuracy for these biomarkers in distinguishing STEMI from NSTEMI and control groups. Conclusions: Vascular inflammation plays an important role in the pathophysiology of STEMI and NSTEMI. A comprehensive cardiac biomarker panel enhances diagnostic accuracy and risk stratification, particularly when distinguishing between STEMI and NSTEMI. The biomarkers hs-TnI, CK-MB, NT-proBNP, TM, H-FABP, PTX-3 and Gal-3 offer complementary information when used together as a panel. Further research and validation are essential to establish standardized protocols for their widespread use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MedicineMême sujetBiomarkers in Disease MechanismsTravaux en français237 207