EDP Sciences logo
Authentification abonné
Rechercher
Menu
Accueil Tous les numéros Volume 31 / Numéro 8-9 (Août–Septembre 2015) Med Sci (Paris), 31 8-9 (2015) 770-776 Références
Accès gratuit
Numéro
Med Sci (Paris)
Volume 31, Numéro 8-9, Août–Septembre 2015
Page(s) 770 - 776
Section M/S Revues
DOI https://doi.org/10.1051/medsci/20153108016
Publié en ligne 4 septembre 2015
  1. Nichols M, Townsend N, Luengo-Fernandez R, et al. European cardiovascular disease statistics 2012. Brussels : European Heart Network. Sophia Antipolis : European Society of Cardiology, 2012. [Google Scholar]
  2. Mosterd A, Hoes AW. Clinical epidemiology of heart failure. Heart 2007 ; 93 : 1137–1146. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  3. Jhund PS, Macintyre K, Simpson CR, et al. Long-term trends in first hospitalization for heart failure and subsequent survival between 1986 and 2003: a population study of 5.1 million people. Circulation 2009 ; 119 : 515–523. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  4. Roger VL. Epidemiology of heart failure. Circ Res 2013 ; 113 : 646–659. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  5. De Groote P, Millaire A, Foucher-Hossein C, et al. Right ventricular ejection fraction is an independent predictor of survival in patients with moderate heart failure. J Am Coll Cardiol 1998 ; 32 : 948–954. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  6. De Groote P, Fertin M, Goéminne C, et al. Right ventricular systolic function for risk stratification in patients with stable left ventricular systolic dysfunction: comparison of radionuclide angiography to echoDoppler parameters. Eur Heart J 2012 ; 33 : 2672–2679. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  7. Lee DS, Vasan RS. Novel markers for heart failure diagnosis and prognosis. Curr Opin Cardiol 2005 ; 20 : 201–210. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  8. De Groote P, Dagorn J, Soudan B, et al. B-type natriuretic peptide and peak exercise oxygen consumption provide independent information for risk stratification in patients with stable congestive heart failure. J Am Coll Cardiol 2004 ; 43 : 1584–1589. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  9. Braunwald E. Biomarkers in heart failure. N Engl J Med 2008 ; 358 : 2148–2250. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  10. Kumarswamy R, Thum T. Non-coding RNAs in cardiac remodeling and heart failure. Circ Res 2013 ; 113 : 676–689. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  11. Braunwald E. Research advances in heart failure. Circ Res 2013 ; 113 : 633–645. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  12. Tong YK, Lo YM. Diagnostic developments involving cell-free (circulating) nucleic acids. Clin Chem Acta 2006 ; 363 : 187–196. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  13. Fertin M, Hennache B, Hamon M, et al. Usefulness of serial assessment of B-type natriuretic peptide, troponin I, and C-reactive protein to predict left ventricular remodeling after acute myocardial infarction (from the REVE-2 study). Am J Cardiol 2010 ; 106 : 1410–1416. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  14. Bauters C, Kumarswamy R, Holzmann A, et al. Circulating miR-133a and miR-423-5p fail as biomarkers for left ventricular remodeling after myocardial infarction. Int J Cardiol 2013 ; 168 : 1837–1840. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  15. Jacobs L, Thijs L, Jin Y, et al. Heart omics in AGEing (HOMAGE): design, research objectives and characteristics of the common database. J Biomed Res 2014 ; 28 : 349–359. [PubMed] [Google Scholar]
  16. Baulande S, Criqui A. Duthieuw. Les microARN circulants, une nouvelle classe de biomarqueurs pour la médecine. Med Sci (Paris) 2014 ; 30 : 289–296. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
  17. Mathieu EL, Belhocine M, Dao LTM, et al. Rôle des longs ARN non codants dans le développement normal et pathologique. Med Sci (Paris) 2014 ; 30 : 790–796. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
  18. Kung JTY, Colognori D, Lee JT. Long non coding RNAs: past, present, and future. Genetics 2013 ; 193 : 651–669. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  19. Derrien T, Johnson R, Bussotti G, et al. The Gencode v7 catalog of human long non coding RNAs: analysis of their gene structure, evolution, and expression. Genome Res 2012 ; 22 : 1775–1789. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  20. Thum T. Noncoding RNAs and myocardial fibrosis. Nat Rev Cardiol 2014 ; 11 : 655–663. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  21. Dubois E, Fertin M, Burdese J, et al. Cardiovascular proteomics: translational study to develop novel biomarkers in heart failure and left ventricular remodeling. Proteomics Clin Appl 2011 ; 5 : 57–66. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  22. Savoye C, Equine O, Tricot O, et al. Left ventricular remodeling after anterior wall acute myocardial infarction in modern clinical practice (from the REmodelage VEntriculaire [REVE] study group). Am J Cardiol 2006 ; 98 : 1144–1149. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  23. Fertin M, Dubois E, Belliard A, et al. Usefulness of circulating biomarkers for the prediction of left ventricular remodeling after myocardial infarction. Am J Cardiol 2012 ; 110 : 277–283. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  24. Kumarswamy R, Bauters C, Volkmann I, et al. The circulating long non-coding LIPCAR predicts survival in heart failure patients. Circ Res 2014 ; 114 : 1569–1575. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  25. Yang KC, Yamada KA, Patel AY, et al. Deep RNA sequencing reveals dynamic regulation of myocardial noncoding RNAs in failing human heart and remodeling with mechanical circulatory support. Circulation 2014 ; 129 : 1009–1021. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  26. Ounzain S, Micheletti R, Beckmann T, et al. Genome-wide profiling of the cardiac transcriptome after myocardial infarction identifies novel heart-specific long non-coding RNAs. Eur Heart J 2015 ; 36 : 353–368. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  27. Wang K, Liu F, Zhou LY, et al. The long noncoding RNA CHRF regulates cardiac hypertrophy by targeting miR-489. Circ Res 2014 ; 114 : 1377–1388. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  28. Vausort M, Wagner DR, Devaux Y. Long non-coding RNAs in patients with acute myocardial infarction. Circ Res 2014 ; 115 : 668–677. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  29. Matkovich SJ, Edwards JR, Grossenheider TC, et al. Epigenetic coordination of embryonic heart transcription by dynamically regulated long noncoding RNAs. Proc Natl Acad Sci USA 2014 ; 111 : 12264–12269. [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Han P, Li W, Lin CH, et al. A long noncoding RNA protects the heart from pathological hypertrophy. Nature 2014 ; 514 : 102–106. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  31. Dorn GW. LIPCAR: a mitochondrial lnc in the noncoding RNA chain? Circ Res 2014 ; 114 : 1548–1550. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  32. Lemesle G, Maury F, Beseme O, et al. Multi-marker proteomic profiling for the prediction of cardiovascular mortality in patients with chronic heart failure. PLoS One 2015 ; 10 : e0119265. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  33. Gustafsson M, Nestor CE, Zhang H, et al. Modules, networks and systems medicine for understanding disease and aiding diagnosis. Genome Med 2014 ; 6 : 82. [CrossRef] [PubMed] [Google Scholar]
  34. Bateman S. Médecine personnalisée : un concept flou, des pratiques diversifiées. Med Sci (Paris) 2014 ; 30 : 8–13. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
  35. Le Pedrazzini T. cœur des ARN non codants : un long chemin à découvrir. Med Sci (Paris) 2015 ; 31 : 261–267. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
  36. Ladeiro Y, Zucman-Rossi J. Micro-ARN (miARN) et cancer : le cas des tumeurs hépatocellulaires. Med Sci (Paris) 2009 ; 25 : 467–472. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
  37. Gougelet A, Colnot S. Les microARN dans le cancer du foie à l’orée de nouvelles thérapies ciblées ? Med Sci (Paris) 2013 ; 29 : 861–867. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]
  38. Billaud M, Guchet X. L’invention de la médecine personnalisée : entre mutations technologiques et utopie. Med Sci (Paris) 2015 ; 31 : 797–803. [CrossRef] [EDP Sciences] [PubMed] [Google Scholar]

Les statistiques affichées correspondent au cumul d'une part des vues des résumés de l'article et d'autre part des vues et téléchargements de l'article plein-texte (PDF, Full-HTML, ePub... selon les formats disponibles) sur la platefome Vision4Press.

Les statistiques sont disponibles avec un délai de 48 à 96 heures et sont mises à jour quotidiennement en semaine.

Le chargement des statistiques peut être long.