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Enregistrement W2119922737 · doi:10.1139/bcb-2014-0107

Berberine as a therapy for type 2 diabetes and its complications: From mechanism of action to clinical studies

2014· review· en· W2119922737 sur OpenAlexafffundvenue
Wenguang Chang, Li Chen, Grant M. Hatch

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBerberine and alkaloids research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBerberineDiabetes mellitusMedicineType 2 diabetesDiseaseDrugPharmacologyMechanism (biology)Intensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of type 2 diabetes is increasing rapidly worldwide, and the development of novel anti-diabetic drugs is emerging. However, most anti-diabetic drugs cannot be used in patients with hepatic dysfunction, renal disease, and heart disease, which makes pharmacological therapy of type 2 diabetes complicated. Despite continued introduction of novel agents, the search for an ideal drug that is useful as both a hypoglycemic agent and to reduce diabetes-related complications remains elusive. Berberine is an isoquinoline alkaloid extract that has shown promise as a hypoglycemic agent in the management of diabetes in animal and human studies. Mechanistic studies have revealed beneficial effects of berberine on diabetes-related complications. Although there have been few clinical reports of the anti-diabetic effects of berberine, little documentation of adverse effects in humans positions it as a potential candidate drug to treat type 2 diabetes. In the present review, the anti-diabetic mechanism of berberine, its effect on diabetes-related complications, and its recent use in human clinical studies is highlighted. In addition, we summarize the different treatments for type 2 diabetes in adults and children.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations157
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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