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Enregistrement W2158384923 · doi:10.2337/db14-0566

Beyond Erythropoiesis: Emerging Metabolic Roles of Erythropoietin

2014· letter· en· W2158384923 sur OpenAlexafffund
Minna Woo, Meredith Hawkins

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAmerican Federation for Aging ResearchAmerican Diabetes Association
Mots-clésErythropoietinErythropoiesisEndocrinologyAdipose tissueAnemiaInsulin resistanceInternal medicineMedicineDiabetes mellitusCarbohydrate metabolismHormoneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infiltration of inflammatory cells into adipose tissue causes insulin resistance in animal models and is associated with insulin resistance in humans (1,2). Among potential therapeutic approaches, the hormone erythropoietin (EPO) exerts anti-inflammatory effects in a variety of nonerythroid tissues (3), in which the receptor for EPO (EPO-R) is widely expressed (4). Various observations suggest a relationship between EPO and diabetes. There is an increased prevalence of anemia with inadequate EPO response in diabetes (5), and treatment of anemia slows the progression of microvascular and macrovascular complications (6). EPO reduced glucose levels in nondiabetic humans (7) and reduced diet-induced obesity and suppressed gluconeogenesis in rodents (8,9). While EPO increases adipose tissue oxidative metabolism and deletion of EPO in adipocytes results in obesity (10), failure to reproduce this highlights potential genetic and environmental influences (11). EPO has cytoprotective, proliferative, and anti-inflammatory effects in a …

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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