Improving cardiovascular risk in type 2 diabetes: time to get personal
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes is a heterogeneous disease characterized by varying degrees of insulin resistance, insulin deficiency, genetic and environmental contributions. With increasing evidence of individual variation in response to treatments, personalizing both the therapy and the treatment target to the individual should produce improved outcomes. Diabetes is a growing global health challenge, with an estimated 451 million people affected worldwide in 2015, expected to rise to 642 million by 2040.1 At least 90% have Type 2 diabetes; for these patients, the risk of developing hypertension is doubled and cardiovascular disease is the leading cause of death. Over the last 30 years, advances in understanding the underlying mechanisms contributing to this cardiovascular burden in the diabetic population have led to interventions focussing on aggressive control of blood pressure, lipids, and blood glucose. In most developed countries, as the number of people living with diabetes has reached epidemic proportions, the routine review and management of patients with Type 2 diabetes has shifted from hospitals to primary care, with the aim of providing greater continuity of care while reducing costs. In this issue, Grenier et al . report from the Diabetes Mellitus Status in Canada (DM-SCAN) Survey. Using data collected from primary care physicians across Canada, the control of cardiovascular risk factors in Type 2 diabetes patients was compared in those with and without coronary artery disease (CAD). Among 4994 patients, target levels for all three risk factors of blood pressure, lipids, and glucose control were achieved in only 15.4% of those with CAD and 12.0% for patients without. Similar poor attainment has been reported from the USA, where 14.3% achieved all three targets … [↵][1]*Corresponding author. Tel: +44 20 7363 8812, Email: susan.gelding{at}bartshealth.nhs.uk [1]: #xref-corresp-1-1
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».