Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a group of metabolic diseases of multiple etiologies. Although great progress has been made, researchers are still working on the pathogenesis of T2DM and how to best use the treatments available. Aside from several novel pharmacological approaches, catheter-based sympathetic renal denervation (RDN) has gained a significant role in resistant hypertension, as well as improvements in glycemic control in T2DM.In this article, we will summarize herein the role sympathetic activation plays in the progression of T2DM and review the recent clinical RDN experience in glucose metabolism.We performed systematic review in online databases, including PubMed, EmBase, and Web of Science, from inception until 2015.Studies were included if a statistical relationship was investigated between RDN and T2DM.The quality of each included study was assessed by Newcastle-Ottawa scale score. To synthesize these studies, a random-effects model or a fixed-effects model was applied as appropriate. Then, we calculated heterogeneity, performed sensitivity analysis, tested publication bias, and did meta-regression analysis. Finally, we identified 4 eligible articles.In most studies, RDN achieved via novel catheter-based approach using radiofrequency energy has gained a significant role in resistant hypertension, as well as improvements in glycemic control in T2DM. But the DREAMS-Study showed that RDN did not change median insulin sensitivity nor systemic sympathetic activity.Firstly, the current published studies lacked a proper control group, along with the sample capacity was small. Also, data obtained in the subgroups of diabetic patients were not separately analyzed and the follow-up period was very short. In addition, a reduction in blood pressure accounts for the improvements in glucose metabolism and insulin resistance cannot be excluded.If the favorable result of better glucose metabolism is confirmed in large-scale, randomized studies, RDN may emerge as a novel therapeutic option for patients with T2DM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».