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Enregistrement W2115698720 · doi:10.1177/14746514060060040301

Review: Sulphonylureas and cardiovascular risk: facts and controversies

2006· article· en· W2115698720 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Valensi, Gérard Slama

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Diabetes · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlibenclamideDiabetes mellitusChlorpropamideInternal medicineType 2 diabetesCardiologyIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular complications are the principal cause of death in type 2 diabetes. The importance of glycaemic control in preventing cardiovascular complications has been demonstrated. However, some oral antidiabetic agents and especially some sulphonylureas (SU) have been accused of having a deleterious effect on cardiovascular risk. A retrospective analysis of the administrative database of Saskatchewan Health for 5,795 subjects, identified by their first-ever dispensation for an oral antidiabetic agent, suggests that a higher exposure to SUs was associated with increased mortality. Nevertheless, the effects of SUs on cardiac ATP-sensitive potassium channels in experimental studies vary between agents and studies, so that the clinical relevance of this phenomenon is unclear. Moreover, 11 years of follow-up of patients randomised to glibenclamide or chlorpropamide in the United Kingdom Prospective Diabetes Study demonstrated no adverse effects on a range of cardiovascular end points. Despite SU structural differences and differences in binding to cardiac SU receptors, the clinical evidence base does not support the selection of one sulphonylurea over another on the basis of ischaemic preconditioning, possibly because ischaemic preconditioning may be blunted or absent in diabetes. The main objective remains the prevention or delay of diabetic complications through improvement of glycaemic control together with other cardiovascular risk factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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
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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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