Glucose effectiveness: measurement in diabetic and nondiabetic humans
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that under the conditions of daily living, insulin secretion and insulin action determine glucose tolerance in nondiabetic humans both in the post-absorptive and post-prandial states. However, in recent years, glucose effectiveness (i.e., the ability of glucose per se to stimulate its own uptake and to suppress its own release) has also been shown to influence glucose tolerance in both diabetic and nondiabetic individuals. In states of deficient insulin action, e.g., in individuals with type 2 diabetes, glucose effectiveness assumes a greater role in determining glucose tolerance both during fasting and post-prandial conditions. A mathematical model (Minimal Model) of glucose turnover has been applied to estimate glucose effectiveness in both diabetic and nondiabetic individuals. Several investigators have demonstrated reduced glucose effectiveness in people with type 2 diabetes mellitus. However, measurements of glucose effectiveness by the traditional single compartment minimal model approach have been fraught with errors when compared to model independent estimates, especially in the diabetic population. This has led investigators to modify the parameters of the model with the incorporation of glucose tracers and the use of two-compartment model of glucose kinetics. Although this has made the indices of glucose effectiveness more robust, proper validation experiments are necessary before widespread application of these methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».