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Enregistrement W202618619 · doi:10.1007/978-1-60327-116-5_8

Macro- and Microvascular Disease in an Insulin-Resistant Pre-Diabetic Animal Model

2008· book-chapter· en· W202618619 sur OpenAlexaff
James C. Russell, Spencer D. Proctor

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseMetabolic syndromeDiabetes mellitusInsulin resistanceAsymptomaticType 2 diabetesEndothelial dysfunctionInternal medicineBioinformaticsIntensive care medicineCardiologyEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic syndrome is a particularly insidious disease state due to the asymptomatic character of its early stages. A typical clinical history involves a long period of increasing abdominal obesity without obvious underlying disease, followed by an apparently sudden development of frank type 2 diabetes. As the clinical diabetes becomes recognized and treated, medical follow-up reveals established cardiovascular disease (CVD). The associated significant damage to the vascular system develops steadily, beginning during the pre-diabetic period, a process that is only now becoming widely appreciated. Thus, a crucial feature of the metabolic syndrome is widespread endothelial and vascular dysfunction that develops during the pre-diabetic and early diabetic phases of type 2 diabetes. Similarly, the concomitant insulin resistance and hyperinsulinaemia appear to be major determinants of early stage vasculopathy, atherosclerosis, ischemic cardiovascular disease, and glomerular sclerosis, leading to end-stage renal complications ( 1 , 2 ). The metabolic syndrome thus encompasses the primary elements that contribute to the widespread burden of ischemic disease of the heart and brain and renal failure in prosperous societies worldwide. Recently, we have begun to appreciate that the metabolic syndrome and its pathophysiological complications are modulated by complex interactions between the environment (in the broadest sense) and the genome ( 3 ). However, prevention and even amelioration of this disease burden will require greater understanding of the underlying mechanisms. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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