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Enregistrement W7117251824 · doi:10.14740/jocmr6393

Plasma Level of Stromal Cell-Derived Factor-1 Provides Insight Into Statin Response, But Not Into Left Ventricular Dysfunction in New Unstable Angina

2025· article· en· W7117251824 sur OpenAlexvenueno aff
Hussam Murad, M. T. Qutub

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatinUnstable anginaAdverse effectBiomarkerPlasma levelsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stromal cell-derived factor-1 (SDF-1) is a chemokine that regulates atherogenesis, angiogenesis, and multiple physiological processes. Dyslipidemia can contribute to low plasma SDF-1 disturbing its vascular repair functions and elevating cardiovascular risk. Statin therapy is recommended for patients with acute coronary syndrome irrespective of low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) levels. This study aimed to evaluate the potential associations of plasma SDF-1 levels with LDL-C levels, coronary occlusion-based disease severity, low left ventricular ejection fraction (LVEF) values, and statin therapy in patients with unstable angina (UA). Methods: Patients with new UA (n = 108) were selected from Coronary Care Unit, King Abdulaziz University Hospital. The exclusion criteria included previous history of myocardial infarction, cardiac valvular problems, myocarditis, liver dysfunction, and recent acute infection. The demographic and clinical features were collected. Disease severity and LVEF values were determined. Plasma SDF-1, LDL-C, and troponin levels were measured. Results: There were poor correlations between plasma SDF-1 level, and sociodemographic features and risk factors except with LDL-C, where it showed a significant correlation. Furthermore, plasma SDF-1 showed non-significant variations with LVEF values and troponin peak levels. In contrast, plasma SDF-1 declined significantly in statin-treated patients, regardless of LDL-C level, compared with those untreated. The receiver operating characteristic (ROC) curve for SDF-1 test showed good accuracy. Conclusion: In patients with severe UA, plasma SDF-1 level showed significant variations with LDL-C levels and statin therapy suggesting that it can give insight into response to statin therapy regardless of LDL-C level. The ROC analysis showed favorable characteristics suggesting a potential usefulness of plasma SDF-1 assay to discriminate the statin-treated patients from those untreated. This novel approach highlights SDF-1 potential as a biomarker for monitoring statin therapy and predicting risks for adverse events in UA. Furthermore, it could pave the way for longitudinal studies with repeated measurements of plasma SDF-1 to evaluate its role as a prognostic indicator for major adverse cardiovascular events besides the other cardiovascular disease risk factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,294 · 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 présentoui

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