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Enregistrement W7057901484

Lipidomics analysis in cerebrovascular disease and peripheral arterial disease : a systematic review

2021· dissertation· en· W7057901484 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositório Institucional da Universidade Católica Portuguesa (Universidade Católica Portuguesa) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseArterial diseaseLipidomicsPeripheralStroke (engine)Vascular diseaseInclusion and exclusion criteriaLipid profile
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide and one of contemporary medicine's most critical problems. Several classes of lipids are thought to contribute to the development of this disease. Aim: This systematic review aims to summarize the current evidence on how lipid dysregulation affects these diseases, particularly, cerebrovascular disease and peripheral arterial disease. Methods: This review was performed according to the PRISMA guidelines. A search was achieved at PubMed combining the word "Lipidomics" with keywords related to the diseases, yielding a total of 305 articles. Inclusion criteria were if there was an association between cerebrovascular disease or peripheral arterial disease and lipid markers and if the articles presented an analysis of the lipidomic profile of patients with the diseases under study. Exclusion criteria were if the articles studied another disease other than those under study and if the articles were a review or an editorial. A total of 15 articles were included in the qualitative analysis, which were divided into four groups with those studying atherosclerosis in general (n=6), those studying cerebrovascular disease (n=3), those studying peripheral arterial disease (n=2), and those who study both diseases (n=4). The Newcastle – Ottawa tool was used to assess the quality of each article. Results: Among the 11 articles retained on human studies, 7 are cross-sectional studies and 4 case-control studies, and the other 4 are experimental animal studies. The diseases studied were analyzed together and separately, using different methodologies. For lipid extraction, two methods were used: the Liquid-Liquid Extraction, and the Solid-Phase Extraction, and ten distinct methods for the lipidomic analysis. There was greater lipid dysregulation in fatty acids, glycerolipids, glycerophospholipids, and sphingolipids. Conclusion: Lipidomics is a fundamental tool in the identification of lipids that might play a relevant role in both cerebrovascular disease and peripheral arterial disease, and these biomarkers might be used to improve the individual cardiovascular risk stratification and to provide adequate clinical management. However, they need to be studied in larger settings, and further research is needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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