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Enregistrement W2084439571 · doi:10.2174/1568006043481275

Insulin Resistance as a Therapeutic Target for Improved Endothelial Function:Metformin

2004· review· en· W2084439571 sur OpenAlexaff
Lori A. Brame, Subodh Verma, Todd J. Anderson, Amale Lteif, Kieren J. Mather

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets - Cardiovascular & Hematological Disorders · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceMetforminMedicineInsulinEndothelial dysfunctionBiguanideEndotheliumDiabetes mellitusMetabolic syndromeInternal medicineBioinformaticsEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endothelial dysfunction is a feature of a variety of clinical states of insulin resistance, and increasingly it is recognized that pre-diabetic states of insulin resistance are associated not only with insulin resistance but with increased cardiovascular risk. The metabolic syndrome which typically accompanies insulin resistance brings aberrations in a number of classical cardiovascular risk factors, but it appears that insulin resistance itself represents an additional, non-classical risk factor. Therefore, the approach to treating the endothelium in patients with the metabolic syndrome might include therapies targeting insulin resistance. In this review, we provide a detailed overview of the current state of knowledge regarding the biguanide metformin and its effects on the endothelium. Its mode of action is reviewed, along with the available data from laboratory and experimental studies related to vascular function in animals and in humans. Metformin has beneficial effects on endothelial function which appear to be mediated through its effects to improve insulin resistance. Therapeutically targeting insulin resistance appears to be a viable route to improving endothelial function in clinical states of insulin resistance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations15
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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