Towards Newer Molecular Targets for Chronic Diabetic Complications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the discovery of insulin, the major cause of death in the diabetic population was ketoacidosis. Although insulin and improved glycemic control have improved the longevity of diabetic patients, they still suffer from significant morbidity and mortality due to chronic secondary complications. Long standing diabetes leads to structural and functional alterations in both the micro- and macrovasculature. These complications, involving the retina, kidney, and peripheral nerves, as well as cardiovascular system, severely compromise the quality and expectancy of life. Large scale clinical trials have identified hyperglycemia as the key determinant for the development of such complications. Therapeutic modalities have been developed to target glucose-induced alterations, such as protein kinase C activation, augmented polyol pathway activity, non-enzymatic glycation and oxidative stress to ameliorate chronic complications. However, clinical trials targeting these biochemical alterations have failed to show significant beneficial effects. The plethora of biochemical anomalies that govern the development of chronic diabetic complications may therefore be subject to cross-interaction and complex interplays. Studies in both animal and human diabetes have, however, showed alteration of several vasoactive effector molecules such as endothelins. These molecules may be instrumental in mediating diabetes-induced structural and functional deficits at both the early and late stages of the disease. This review will discuss the current mechanistic understanding of chronic diabetic complications and will explore the potential novel therapeutic interventions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle