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Enregistrement W2027179763 · doi:10.1055/s-0034-1387169

Oxidative Stress as a Mechanism of Added Sugar-Induced Cardiovascular Disease

2014· review· en· W2027179763 sur OpenAlexafffund
Indu Dhar, Kailash Prasad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Angiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMedicineOxidative stressDiabetic cardiomyopathyCardiomyopathyInternal medicineSugarHeart failureReactive oxygen speciesCoronary artery diseaseCardiologyUric acidFood scienceBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Added sugars comprising of table sugar, brown sugar, corn syrup, maple syrup, honey, molasses, and other sweeteners in the prepared processed foods and beverages have been implicated in the pathophysiology of cardiovascular diseases. This article deals with the reactive oxygen species (ROS) as a mechanism of sugar-induced cardiovascular diseases. There is an association between the consumption of high levels of serum glucose with cardiovascular diseases. Various sources of sugar-induced generation of ROS, including mitochondria, nicotinamide adenine dinucleotide phosphate-oxidase, advanced glycation end products, insulin, and uric acid have been discussed. The mechanism by which ROS induce the development of atherosclerosis, hypertension, peripheral vascular disease, coronary artery disease, cardiomyopathy, heart failure, and cardiac arrhythmias have been discussed in detail. In conclusion, the data suggest that added sugars induce atherosclerosis, hypertension, peripheral vascular disease, coronary artery disease, cardiomyopathy, heart failure, and cardiac arrhythmias and that these effects of added sugars are mediated through ROS.

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations92
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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