The clinical burden of type 2 diabetes in patients with acute coronary syndromes: Prognosis and implications for short- and long-term management
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is associated with increased morbidity and mortality in patients with acute coronary syndromes (ACS). Cardiometabolic risk factors, including hyperglycaemia, insulin resistance, atherogenic dyslipidaemia, increased visceral fat and inflammation, are associated with increased risk in this population and represent potential targets for treatment. In this review, management strategies for patients with T2DM post-ACS, both in the acute-care setting and in the long-term, are discussed. Although the benefits of long-term, aggressive, multifactorial risk factor modification are well established, a significant burden of recurrent events remains and the search for novel strategies continues. Several studies are assessing the potential cardiovascular (CV) benefits and safety of various classes of newer agents. Of these, AleCardio (aleglitazar), Examination of Cardiovascular Outcomes With Alogliptin versus Standard of Care in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus and Acute Coronary Syndrome (EXAMINE; alogliptin) and Evaluation of LIXisenatide in Acute Coronary Syndrome (ELIXA; lixisenatide) specifically address patients with type 2 diabetes post-ACS. The mechanisms of action of these new therapies and aims of the CV outcome studies are briefly reviewed. The prevalence of type 2 diabetes continues to increase worldwide highlighting the need for new strategies that address the complex underlying processes that drive atherosclerosis and CV events in this high-risk patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».