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Enregistrement W2097123269

Dyslipidemia in Type 2 Diabetes: What's the Role of Combination Drugs?

2005· article· en· W2097123269 sur OpenAlexaboutno aff
Raymond Fung, Dominic S. Ng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyVery low-density lipoproteinDyslipidemiaDiabetes mellitusMedicineType 2 diabetesCholesterolLipoproteinMetabolic syndromeTriglyceride
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is a strong risk factor for cardiovascular (CV) events and death. It is associated with a two-to-four-fold increased risk of cardiovascular disease (CVD), causing up to 80% of deaths in people with diabetes. The control of blood glucose, blood pressure and lipids is among the 2003 Canadian Diabetes Guidelines’ highest-priority mandated measures for vascular protection. Those patients who are young, with shorter duration of diabetes, no other CVD risk factors and no other complications of diabetes may be considered at moderate risk (Table 1). The most common lipid abnormality in diabetes is high triglyceride (TG) and low highdensity lipoprotein (HDL) cholesterol (HDL-C) levels. Although low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (LDL-C) may not be elevated, an increased proportion of LDL has been found to be of the more pro-atherogenic, small, dense variety. This lipid profile contributes to the high prevalence of metabolic syndrome in patients with Type 2 diabetes and shares many of its pathophysiological features. The primary abnormality of metabolic syndrome is the liver’s over-production of very low-density lipoprotein (VLDL), the major TG-carrying particles and precursor of the more cholesterolenriched LDL. The breakdown of TG by the enzyme called lipoprotein lipase may also be partially impaired, contributing to the high level of TG. The VLDL in the circulation interacts with HDL and LDL and exchanges their lipid contents through an enzyme called cholesterol-ester transfer protein. Excess TG in VLDL is transferred to both HDL and LDL in exchange for cholesterol; as a result, the excess TG-in HDL are broken down by an enzyme called hepatic lipase (HL), resulting in accelerated clearance of HDL and a low level of HDL-C. The excess TG in LDL is also broken down by HL, transforming them into small, dense LDL. Small, dense LDL is cleared more slowly by the liver through the LDL receptor, more readily enters arterial walls, induces more endothelial dysfunction and is more susceptible to oxidation. This vicious cycle creates the atherogenic triad of small, dense LDL, high TG and low HDL. Three classes of medications are commonly used to treat dyslipidemia in patients with diabetes: HMG-CoA reductase inhibitors (statins), fibric acid derivatives and niacin.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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