Notice bibliographique
Résumé
The growing prevalence of Type 2 diabetes with its high morbidity and excess mortality is imposing a heavy burden on healthcare systems. Because of the magnitude of the problem, obviating diabetes has been a long-standing dream. In the last decade, a number of intervention strategies have been shown to be effective for the prevention of diabetes in high-risk populations with prediabetes. Seven studies have now confirmed that lifestyle modifications, including weight-reducing diets and exercise programs, are very effective in precluding or delaying Type 2 diabetes in high-risk populations with impaired glucose tolerance (IGT). Two major trials are the Diabetes Prevention Study (n = 522) from Finland and the Diabetes Prevention Program (n = 3234) from the US. Both studies have shown that intensive lifestyle intervention could reduce the progression of IGT to diabetes by 58%. Furthermore, four currently-available drugs have been established as being effective in preventing diabetes in subjects with prediabetes. The Diabetes Prevention Program revealed that metformin 850 mg b.i.d. reduced the risk of diabetes by 31%. The STOP-NIDDM (Study To Prevent Non-Insulin-Dependent Diabetes Mellitus) trial (n = 1429) showed that acarbose 100 mg t.i.d. with meals decreased the incidence of diabetes by 36% when the diagnosis was based on 2 oral glucose tolerance tests. The XENDOS (Xenical in the Prevention of Diabetes in Obese Subjects) study examined the use of orlistat, an antiobesity drug, as an adjunct to an intensive lifestyle modification program in obese non-diabetic subjects. Orlistat treatment resulted in a 37% decline in the development of diabetes. More recently, the DREAM (Diabetes Reduction Assessment with Ramipril and Rosiglitazone Medication) study (n = 5269) demonstrated that rosiglitazone at 8 mg once/day in subjects with prediabetes (IGT and/or impaired fasting glucose) was effective in reducing the risk of diabetes by 60%. It can be concluded that Type 2 diabetes can be prevented or delayed through lifestyle modifications and/or pharmacologic interventions. This is a fact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».