Genetic Forms of the Cardiometabolic Syndrome: What Can They Tell the Clinician?
Notice bibliographique
Résumé
A well-worn medical aphorism states that "when you hear hoof beats, think of a horse and not a zebra." When applying this principle to the cardiometabolic syndrome (CMS), the horse would be represented by the prevalent CMS phenotype that affects approximately 30% of individuals in Westernized societies, while the zebra is represented by very rare conditions--such as lipodystrophy syndromes--that share some features with the more prevalent CMS. For instance, familial partial lipodystrophy types 2 and 3 result from heterozygous mutations in LMNA, encoding nuclear lamin A/C, and in PPARG, encoding peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-gamma, respectively. Patients with either subtype of partial lipodystrophy exhibit an increased ratio of central to peripheral fat stores, dysglycemia, dyslipidemia, and hypertension, with predisposition for developing insulin-resistant diabetes and atherosclerosis end points. Sometimes, however, the zebra serves as a model that can help us understand the horse, so that the rare partial lipodystrophies might offer some insight into pathogenesis and treatment of the more prevalent CMS.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».