MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2338764514 · doi:10.4093/jkd.2016.17.1.6

Management of Hypoglycemic Unawareness and the Current Status of Clinical Allogeneic Islet Transplantation

2016· article· en· W2338764514 sur OpenAlexaboutno aff
Sang‐Man Jin

Notice bibliographique

RevueJournal of Korean Diabetes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIsletTransplantationDiabetes mellitusIntensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problematic hypoglycemia is defined as a condition in which episodes of severe hypoglycemia are unpredictable and/or cannot be easily explained or prevented, typically associated with impaired awareness of hypoglycemia.The treatment algorithm for patients with type 1 diabetes and problematic hypoglycemia emphasizes the stepwise approach including structured education regarding multiple daily injections of insulin, use of technology such as sensor-augmented pump with low glucose suspension, and islet or pancreas transplantation.Although the prevalence of insulin independence at 5 years is 25~50% in most recent clinical trials of islet transplantation, both islet and pancreas transplantation are equally efficient to cure severe hypoglycemia for more than 5 years in about 70% of the recipients.To date, international cohorts of clinical islet transplantation such as the French-Swiss GRAGIL Network have successfully reproduced the long-term C-peptide positivity initially achieved with the Edmonton protocol, with long-term insulin independence demonstrated in selected cases.Several cases with partial islet graft function have been reported in Korea, with the first case of long-term insulin independence being reported in late 2015.Therefore, islet transplantation can offer freedom from life-threatening severe hypoglycemia for type 1 diabetes patients with problematic hypoglycemia, even in non-responders to the latest technology-based treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Korean Diabetes→Même sujetPancreatic function and diabetes→Travaux en français237 207→