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Enregistrement W1936714119 · doi:10.1139/cjpp-2012-0228

Lifestyle impact on meal-induced insulin sensitization in health and prediabetes: A focus on diet, antioxidants, and exercise interventions

2012· review· en· W1936714119 sur OpenAlexafffundvenue
Kawshik K. Chowdhury, Dallas J. Légaré, W. Wayne Lautt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInternal medicineInsulinPostprandialPrediabetesEndocrinologyMedicineGlucose uptakeDiabetes mellitusHyperinsulinemiaMetabolic syndromeType 2 diabetesInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The augmented whole-body glucose uptake response to insulin during the postprandial state is described as meal-induced insulin sensitization (MIS). MIS occurs when the presence of food in the upper gastrointestinal tract activates 2 feeding signals (activation of hepatic parasympathetic nerves and elevation of hepatic glutathione level), and causes insulin to release hepatic insulin sensitizing substance (HISS), which stimulates glucose uptake in skeletal muscle, heart, and kidneys. HISS action results in nutrient storage, primarily as glycogen. Impairment of HISS release results in the absence of meal-induced insulin sensitization (AMIS), which causes postprandial hyperglycemia and hyperinsulinemia, and chronically leads to the progression to a cluster of metabolic, vascular, and cardiac dysfunctions, which we refer to as components of the AMIS syndrome. Manipulation of the MIS process in health and in disease, by pharmacological and nonpharmacological interventions, is outlined in this review. High fat or sugar supplemented diet reduces MIS; exercise elevates MIS; and antioxidants protect MIS against reductions associated with diet and age.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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