MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131696835 · doi:10.2337/diabetes.51.2007.s245

Pulsatile Insulin Secretion: Detection, Regulation, and Role in Diabetes

2002· review· en· W2131696835 sur OpenAlexaff
Niels Pörksen, Malene Hollingdal, Claus Bogh Juhl, Peter C. Butler, Johannes D. Veldhuis, Ole Schmitz

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensInstitute of Nutrition, Metabolism and Diabetes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinInternal medicinePulsatile flowEndocrinologyInsulin oscillationDiabetes mellitusPopulationBiologyIsletHormoneType 1 diabetesMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insulin concentrations oscillate at a periodicity of 5-15 min per oscillation. These oscillations are due to coordinate insulin secretory bursts, from millions of islets. The generation of common secretory bursts requires strong within-islet and within-pancreas coordination to synchronize the secretory activity from the beta-cell population. The overall contribution of this pulsatile mechanism dominates and accounts for the majority of insulin release. This review discusses the methods involved in the detection and quantification of periodicities and individual secretory bursts. The mechanism by which overall insulin secretion is regulated through changes in the pulsatile component is discussed for nerves, metabolites, hormones, and drugs. The impaired pulsatile secretion of insulin in type 2 diabetes has resulted in much focus on the impact of the insulin delivery pattern on insulin action, and improved action from oscillatory insulin exposure is demonstrated on liver, muscle, and adipose tissues. Therefore, not only is the dominant regulation of insulin through changes in secretory burst mass and amplitude, but the changes may affect insulin action. Finally, the role of impaired pulsatile release in early type 2 diabetes suggests a predictive value of studies on insulin pulsatility in the development of this disease.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations216
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetesMême sujetPancreatic function and diabetesTravaux en français237 207