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Enregistrement W2330293594 · doi:10.1139/cjpp-2012-0295

Redox-inflammatory synergy in the metabolic syndrome

2013· review· en· W2330293594 sur OpenAlexafffundvenue
Sean Bryan, Boran Baregzay, Drew Spicer, Pawan K. Singal, Neelam Khaper

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensNOSM UniversitySt. Boniface HospitalLakehead University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMetabolic syndromeInsulin resistanceOxidative stressInflammationDyslipidemiaType 2 diabetesMedicineType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusPathogenesisDiseaseBioinformaticsEndocrinologyInternal medicineBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic syndrome (MetS) comprises interrelated disease states including obesity, insulin resistance and type 2 diabetes (T2DM), dyslipidemia, and hypertension. Essential to normal physiological function, and yet massively damaging in excess, oxidative stress and inflammation are pivotal common threads among the pathologies of MetS. Increasing evidence indicates that redox and inflammatory dysregulation parallels the syndrome's physiological, biochemical, and anthropometric features, leading many to consider the pro-oxidative, pro-inflammatory milieu an unofficial criterion in itself. Left unchecked, cross-promotion of oxidative stress and inflammation creates a feed-forward cycle that can initiate and advance disease progression. Such redox-inflammatory integration is evident in the pathogenesis of obesity, insulin resistance and T2DM, atherogenic dyslipidemia, and hypertension, and is thus hypothesized to be the "common soil" from which they develop. The present review highlights the synergistic contributions of redox-inflammatory processes to each of the components of the MetS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations79
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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