Insulin Resistance as a Physiological Defense Against Metabolic Stress: Implications for the Management of Subsets of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Stratifying the management of type 2 diabetes (T2D) has to take into account marked variability in patient phenotype due to heterogeneity in its pathophysiology, different stages of the disease process, and multiple other patient factors including comorbidities. The focus here is on the very challenging subgroup of patients with T2D who are overweight or obese with insulin resistance (IR) and the most refractory hyperglycemia due to an inability to change lifestyle to reverse positive energy balance. For this subgroup of patients with T2D, we question the dogma that IR is primarily harmful to the body and should be counteracted at any cost. Instead we propose that IR, particularly in this high-risk subgroup, is a defense mechanism that protects critical tissues of the cardiovascular system from nutrient-induced injury. Overriding IR in an effort to lower plasma glucose levels, particularly with intensive insulin therapy, could therefore be harmful. Treatments that nutrient off-load to lower glucose are more likely to be beneficial. The concepts of "IR as an adaptive defense mechanism" and "insulin-induced metabolic stress" may provide explanation for some of the unexpected outcomes of recent major clinical trials in T2D. Potential molecular mechanisms underlying these concepts; their clinical implications for stratification of T2D management, particularly in overweight and obese patients with difficult glycemic control; and future research requirements are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».