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Enregistrement W1965801257 · doi:10.1111/j.1463-1326.2006.00700.x

Thiazolidinedione insulin sensitizers and the heart: a tale of two organs?

2007· review· en· W1965801257 sur OpenAlexaff
Robin E. Buckingham, Amir Hanna

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThiazolidinedioneInsulinMedicinePioglitazoneInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinologyType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thiazolidinediones (TZDs) are relatively new agents for the treatment of type 2 diabetes. They act as agonists at the PPAR-gamma nuclear receptor and their therapeutic effects include decreased insulin resistance and hyperglycaemia, an improved plasma lipid, inflammation and pro-coagulant profile, and amelioration of hypertension, microalbuminuria and hepatic steatosis. The most common side effects of TZDs include weight gain and oedema, with occasional reports of congestive heart failure (CHF). This review discusses the benefit-risk profile of TZDs in treating patients with type 2 diabetes, with particular reference to the heart. To provide context, we explore briefly the epidemiology and pathophysiology of heart failure in patients with type 2 diabetes, touch on the association of heart disease and cardiovascular mortality with antihyperglycaemic treatment modalities other than TZDs, and then focus on the effects of TZDs on the heart, cardiovascular risk factors and outcomes. We describe the cluster of host factors, which seems to predispose patients with type 2 diabetes to TZD-induced or TZD-exacerbated oedema and CHF and then provide an overview of the putative mechanisms of these TZD-related side effects. We also propose that certain diuretics (amiloride and spironolactone), by targeting the distal nephron that expresses PPARgamma in collecting duct cells, might be of benefit in ameliorating the fluid retention and oedema associated with TZDs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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