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Record W2765165433 · doi:10.71781/31578

High-Density Lipoproteins (HDL) Functionality in Degenerative Cardiac Disease - Novel Cardioprotective Roles of HDL and Strategies to Target HDL Dysfunction

2016· dissertation· en· W2765165433 on OpenAlexfundno aff
Catherine S. Gebhard

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicCardiovascular Function and Risk Factors
Canadian institutionsnot available
FundersInstitut de Cardiologie de Montréal
KeywordsDiseaseHigh-density lipoproteinMedicineInternal medicineCardiologyCholesterol

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction: Le récent échec des molécules destinées à faire augmenter les taux de lipoprotéines de haute densité (HDL) a mené à la conclusion que la fonctionnalité des HDL, plutôt que leur quantité, jouerait un rôle majeur dans les pathologies cardiovasculaires. L’augmentation de HDL fonctionnelles via l’administration de HDL reconstituées (rHDL) ou d’apolipoprotéine A-I (apoA-I) semble être une approche prometteuse dans les maladies coronariennes et la sténose de la valve aortique (SVA). Cependant, les biomarqueurs reflétant la fonctionnalité des HDL utilisables en clinique sont inexistants. De plus, peu d’information existe sur les mécanismes par lesquels les thérapies basées sur les HDL pourraient diminuer le risque cardiovasculaire, ainsi que sur la conversion possible de rHDL et de l’apoA-I en molécules dysfonctionnelles. Finalement, les données relatives aux effets secondaires possibles de telles thérapies sont rares. Ainsi, la présente étude a évalué l’utilité de l’estérification du cholestérol comme biomarqueur des effets cardioprotecteurs des HDL ; les effets bénéfiques des rHDL sur la réparation endothéliale ; les effets secondaires potentiels des thérapies basées sur les HDL ; et les stratégies visant la protection des HDL dans la SVA. Méthodes et résultats: L’utilité de l’estérification du cholestérol lors de la maturation des particules de HDL, en tant que biomarqueur des effets cardioprotecteurs des HDL, a été analysée chez 267 patients atteints d’une maladie coronarienne stable. De plus, les effets des rHDL sur le mécanisme de réparation vasculaire ont été évalués chez 33 patients ayant récemment souffert d’un syndrome coronarien aigu (SCA), et la contribution de différentes protéases plasmatiques à la dégradation de l’apoA-I a été comparée chez des patients atteints d’une SVA, ainsi que dans un modèle de SVA chez le lapin. L’impact potentiel de l’administration d’un peptide mimétique de l’apoA-I sur les anomalies hémorragiques a également été évalué dans la même population de patients et le même modèle expérimental. L’estérification du cholestérol s’est révélée être un prédicteur puissant et indépendant de la charge athéroscléreuse chez les patients souffrant d’une maladie coronarienne. L’administration de rHDL a prévenu la réduction des cellules endothéliales progénitrices (EPC) chez les patients ayant récemment souffert d’un SCA. Bien que l’administration d’apoA-I n’ait pas eu d’incidence négative sur les anomalies hémorragiques dans le cas de SVA, il a été trouvé que la protéase à cystéine cathepsine S est la protéase clé responsable de 70% de la dégradation de l’apoA-I chez les humains. Conclusion : Les présentes données indiquent que l’estérification du cholestérol est un bon marqueur de la sévérité de l’artériosclérose. Ainsi, cibler l’estérification du cholestérol pourrait s’avérer une approche prometteuse pour réduire le risque cardiovasculaire. De plus, nos résultats montrent qu’une amélioration des mécanismes de réparation cardiovasculaire, suite à une lésion myocardique, pourrait faire partie des mécanismes par lesquels des HDL exogènes exercent leurs effets cardioprotecteurs. Cette dernière constitue également une stratégie particulièrement prometteuse pour le traitement de la SVA, et son efficacité pourrait être encore améliorée par l’inhibition de la protéase à cystéine cathepsine S.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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