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Enregistrement W2145294243 · doi:10.1002/iub.518

Prolactin and vasoinhibins: Endogenous players in diabetic retinopathy

2011· review· en· W2145294243 sur OpenAlexaff
Jakob Triebel, Yazmín Macotela, Gonzalo Martı́nez de la Escalera, Carmen Clapp

Notice bibliographique

RevueIUBMB Life · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésDiabetic retinopathyProlactinDiabetes mellitusMedicineInternal medicineRetinopathyEndocrinologyHormoneDiseasePathophysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic retinopathy is a disease of the retinal microvasculature that develops as a complication of diabetes mellitus and constitutes a major cause of blindness in adults of all ages. Diabetic retinopathy is characterized by the loss of capillary cells leading to increased vasopermeability, ischemia, and hypoxia that trigger the excessive formation of new blood vessels in the retina. The influence of the pituitary gland in the pathophysiology of diabetic retinopathy was recognized nearly six decades ago, but the contribution of pituitary hormones to this disease remains unclear. Recent studies have shown that the pituitary hormone prolactin is proteolytically cleaved to vasoinhibins, a family of peptides with potent antivasopermeability, vasoconstrictive, and antiangiogenic actions that can protect the eye against the deleterious effects of the diabetic state. In this review, we summarize what is known about the changes in the circulating levels of prolactin and vasoinhibins during diabetes and diabetic retinopathy as well as the implications of these changes for the development and progression of the disease with particular attention to hyperprolactinemia in pregnancy and postpartum. We discuss the effects of prolactin and vasoinhibins that may impact diabetic retinopathy and suggest these hormones as important targets for therapeutic interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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