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Enregistrement W2040147872 · doi:10.1139/bcb-2014-0118

Cardiovascular complications of type 2 diabetes in youth

2014· review· en· W2040147872 sur OpenAlexafffundvenue
D. Scott Kehler, Andrew N. Stammers, Shanel E. Susser, Naomi C. Hamm, Dustin E. Kimber, Michael W. Hlynsky, Todd A. Duhamel

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDiseaseType 2 Diabetes MellitusType 2 diabetesDiabetes mellitusCardiovascular healthIntensive care medicineBioinformaticsInternal medicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) in youth has increased dramatically over the past decades. The literature also suggests that the progression from an impaired glucose tolerance state to established T2DM is more rapid in youth, compared to adults. The presence of significant cardiovascular complications in youth with T2DM, including cardiac, macrovascular, and microvascular remodeling, is another major issue in this younger cohort and poses a significant threat to the healthcare system. However, this issue is only now emerging as a major public health concern, with few data to support optimal treatment targets and strategies to reduce cardiovascular disease (CVD) risk in youth with T2DM. Accordingly, the purpose of this minireview is to better understand the cardiovascular complications in youth with T2DM. We briefly describe the pathophysiology from youth studies, including oxidative stress, inflammation, renin-angiotensin aldosterone system, and epigenetics, which link T2DM and CVD. We also describe the literature concerning the early signs of CVD in youth and potential treatment options to reduce cardiovascular risk.

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)0,001
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0030,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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