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Enregistrement W1974817333 · doi:10.1615/critrevimmunol.v31.i4.30

Mechanisms Behind the Anti-inflammatory Actions of Insulin

2011· review· en· W1974817333 sur OpenAlexafffund
Eric Hyun, Rithwik Ramachandran, Morley D. Hollenberg, Nathalie Vergnolle

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Immunology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusInsulinDiseaseType 2 Diabetes MellitusPathophysiologyInflammationOxidative stressInternal medicineBioinformaticsEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The epidemic of diabetes mellitus is worsening worldwide. Diabetes mellitus is a chronic metabolic disease characterized by inappropriate recurrent or persistent hyperglycemia. Numerous studies have demonstrated that hyperglycemia, the most significant predictor of poor clinical outcome in diabetes mellitus patients, can directly promote an inflammatory response and oxidative stress. Although there are various causes of DM, all eventually lead to absolute or relative insulin deficiency and death of pancreatic β-cells. Thus, insulin inevitably becomes the primary medication used to treat the disease and prevent diabetic complications in all DM patients. Interestingly, an emerging body of evidence suggests that insulin suppresses the inflammatory process, not only through preventing hyperglycemia but also by modulating key inflammatory molecules. In this review, we discuss the findings of studies done in vitro as well as clinical trials that have demonstrated an anti-inflammatory action of insulin and that have pointed to mechanisms responsible for this effect. Further, we discuss how the anti-inflammatory action of insulin bears on our current understanding of the pathophysiology and complications of both type 1 and type 2 diabetes.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations43
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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