Strategies for managing diabetic patients on peritoneal dialysis.
Notice bibliographique
Résumé
Failure of the pancreatic beta cells to produce insulin or development of defective molecular signaling of insulin to the peripheral tissue cells (insulin resistance) induces persistent hyperglycemia and accumulation of fatty acids in the blood of patients with diabetes. Over time, those changes lead to microvascular and macrovascular damage in various target organs. In patients on peritoneal dialysis (PD), complications may accelerate with treatment using conventional glucose-containing solutions. Strategies for proper glycemic control in diabetic PD patients are therefore essential to prevent complications and to maintain a good quality of life. Dietary restrictions and weight control remain the foundation of the management approach for glycemic control. Further therapeutic actions include the stepwise addition of oral hypoglycemic agents and insulin, based on individual assessment of PD patients. Other strategies of immediate importance in reducing hyperglycemia are to use PD exchanges with new non glucose PD solutions (such as those with icodextrin or amino acids) in combination with fewer daily exchanges of low-glucose solutions. Combined, these approaches will sufficiently control hyperglycemia in diabetic PD patients. Research is in progress to develop therapeutic agents aimed at correcting various molecular defects of insulin signaling or at reducing protein kinase C activation induced by oxidative stresses in various tissue cells. Clinical experience with the use of such agents in diabetic PD patients is limited at present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».