Notice bibliographique
Résumé
Most patients (65% to 80%) diagnosed with type 2 diabetes will die from heart disease. Heart disease in patients with diabetes includes several features such as diffusely severe atherosclerosis, associated hypertension, deleterious hyperglycemia with increased endothelial dysfunction, microvascular disease, glycation of proteins, autonomic neuropathy, and abnormal cardiac structure and function. Because heart disease is the major cause of mortality in patients with diabetes, early detection of altered cardiac function is important to improve medical intervention and outcome. Nevertheless, the pathogenesis and pathophysiology of diabetic cardiomyopathy remain unclear and are probably multifactorial.1–3 Preclinical manifestations of diabetic cardiomyopathy may not be significant in daily life activities but may impair maximal exercise capacity.4 Govind et al5 investigated the influences of hypertension, diabetes, and its combination on left ventricular systolic and diastolic functional reserve using tissue Doppler echocardiography (TDE) during dobutamine stress echocardiography (DSE) in subjects with a negative standard DSE (in search of coronary artery disease) in subjects from the Myocardial Doppler in Diabetes (MYDID) study cohort. They found that global left ventricular myocardial systolic reserve was depressed in patients with hypertension and those with diabetes compared to controls. Moreover, the coexistence of both diseases seems to have an additive harmful impact on left ventricular functions. This study provides more evidence of the existence of a diabetic cardiomyopathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».