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Enregistrement W1904061758 · doi:10.1139/cjpp-2014-0353

Alpha-lipoic acid: molecular mechanisms and therapeutic potential in diabetes

2015· review· en· W1904061758 sur OpenAlexvenueno aff
Luc Rochette, Stéliana Ghibu, Adriana Mureșan, Catherine Vergely

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical Acid Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressDiabetes mellitusReactive nitrogen speciesReactive oxygen speciesInsulin resistanceAntioxidantLipoic acidNitric oxideMedicinePharmacologyEnosDiabetic neuropathyEndocrinologyNitric oxide synthaseInternal medicineChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is a chronic metabolic disease with a high prevalence worldwide. Diabetes and insulin resistance are associated with the development of cardiovascular and nervous diseases. The development of these disorders reflects complex pathological processes in which the oxidative stress caused by reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS) plays a pivotal role. It is widely accepted that diabetes impairs endothelial nitric oxide synthase (eNOS) activity and increases the production of ROS, thus resulting in diminished NO bioavailability and increased oxidative stress. Alpha-lipoic acid (LA) possesses beneficial effects both in the prevention and in the treatment of diabetes. LA is a potent antioxidant with insulin-mimetic and anti-inflammatory activity. LA in the diet is quickly absorbed, transported to the intracellular compartments, and reduced to dihydrolipoic acid (DHLA) under the action of enzymes. LA, which plays an essential role in mitochondrial bioenergetic reactions, has drawn considerable attention as an antioxidant for use in managing diabetic complications such as retinopathy, neuropathy and other vascular diseases.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations236
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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