Epicardial adipose tissue as target of the incretin-based therapies in cardio-metabolic pathologies: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
The epicardial adipose tissue (EAT) serves in physiological conditions as a mechanical and thermal myocardial protective layer, as well as a readily available lipid-storage unit. In pathological conditions, EAT expansion becomes deleterious and is currently recognized as an independent risk factor for the progression of cardiovascular diseases. The EAT phenotypic shift from protective to pro-inflammatory/pro-oxidant is facilitated by the presence of metabolic diseases (obesity, metabolic syndrome, and diabetes), which further increase its expansion and dysregulation, favor the occurrence of complications (mainly atrial fibrillation), and promote progression towards heart failure. Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists are novel antidiabetic medications belonging to the incretin class that have demonstrated efficacy beyond glycemic control, in terms of weight reduction and cardiorenal protection in patients with type 2 diabetes mellitus. The GLP-1 receptors and glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) receptors are expressed in the human EAT and are targeted by an increasing number of pharmacological agonists, with pleiotropic protective effects on EAT structure and function. Herein we review the literature characterizing the benefits of GLP-1 and GIP receptors activation by single and dual agonists with particular emphasis on their effects on EAT and highlight the role of incretin-based therapy for the management of cardiometabolic pathologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».