MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977138379 · doi:10.1289/ehp.02110853

Linking dioxins to diabetes: epidemiology and biologic plausibility.

2002· review· en· W1977138379 sur OpenAlexaff
Rene B.J. Remillard, Nigel J. Bunce

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusAryl hydrocarbon receptorMechanism (biology)EpidemiologyPeroxisome proliferator-activated receptorReceptorMedicinePeroxisomeBioinformaticsBiologyEndocrinologyInternal medicineBiochemistryTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent epidemiologic studies suggest a possible association between dioxin-like compounds (DLCs) and diabetes in human populations, although experimental links between DLCs and diabetes are lacking. The public health significance of such an association is that all populations are exposed to small but measurable levels of DLCs, chronic low-dose exposure to which may hasten the onset of adult-onset diabetes in susceptible individuals. In this article, we review the epidemiologic studies and propose biologically plausible connections between dioxins and diabetes. Specifically, we suggest that aryl hydrocarbon (Ah) receptor functions may antagonize peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) functions, and hence that the Ah receptor may promote diabetogenesis through a mechanism of PPAR antagonism.

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,397
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

Citations201
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Health PerspectivesMême sujetAdipose Tissue and MetabolismTravaux en français237 207