ASSESSING THE IMPACT OF CARDIOPROTECTIVE THERAPIES ON VASCULAR REGENERATIVE CELL CONTENT IN PEOPLE AT RISK FOR ADVERSE CARDIOVASCULAR EVENTS
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) is a leading cause of death globally and is exacerbated by cardiometabolic risk factors such as type 2 diabetes (T2D) and dyslipidemia. These conditions promote systemic inflammation and oxidative stress that drives cardiac event risk. Using high-throughput flow cytometry previously showed that T2D and obesity deplete circulating vascular regenerative (VR) progenitor cell pools, which are essential for coordinating blood vessel repair and maintaining homeostasis. Moreover, VR cell stores could be restored with empagliflozin in T2D and bariatric surgery in obesity. Herein, we hypothesized that the restoration of VR cell content is a conserved mechanism in therapies that lower cardiovascular event risk. We sought to determine (1) the impact of empagliflozin on VR cell content in individuals without T2D with cardiac risk factors, (2) the effects of icosapent ethyl (IPE) in individuals with established ASCVD and/or T2D, and (3) the relationship between renal health and VR cell content. Our findings indicate that non-diabetic individuals randomized to receive empagliflozin exhibited similar boosts in VR cell content as demonstrated in people with T2D, and that the use of IPE led to increased VR cell content and increases in early granulocyte precursor cell content. Additionally, we have demonstrated that clinical metrics (i.e. eGFR) may predict VR cell deficiencies. This thesis offers novel insights into the cardioprotective mechanisms of SGLT2 inhibitors and omega-3 therapies and demonstrates their ability to modulate circulating VR cell populations that may explain, in part, their ability to reduce cardiovascular event risk reduction and support a role for VR cell characterization as a surrogate biomarker for cardiovascular risk and treatment efficacy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».