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Enregistrement W2485845712 · doi:10.3390/metabo6030024

Impact of Glucocorticoid Excess on Glucose Tolerance: Clinical and Preclinical Evidence

2016· review· en· W2485845712 sur OpenAlexaff
Aoibhe M. Pasieka, Alex Rafacho

Notice bibliographique

RevueMetabolites · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésCarbohydrate metabolismGlucocorticoidContext (archaeology)EndocrinologyDiabetes mellitusAdipose tissueMedicineInternal medicineInsulin resistancePrednisoloneInsulinDexamethasoneHormoneGlucose homeostasisPharmacologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucocorticoids (GCs) are steroid hormones that exert important physiological actions on metabolism. Given that GCs also exert potent immunosuppressive and anti-inflammatory actions, synthetic GCs such as prednisolone and dexamethasone were developed for the treatment of autoimmune- and inflammatory-related diseases. The synthetic GCs are undoubtedly efficient in terms of their therapeutic effects, but are accompanied by significant adverse effects on metabolism, specifically glucose metabolism. Glucose intolerance and reductions in insulin sensitivity are among the major concerns related to GC metabolic side effects, which may ultimately progress to type 2 diabetes mellitus. A number of pre-clinical and clinical studies have aimed to understand the repercussions of GCs on glucose metabolism and the possible mechanisms of GC action. This review intends to summarize the main alterations that occur in liver, skeletal muscle, adipose tissue, and pancreatic islets in the context of GC-induced glucose intolerance. For this, both experimental (animals) and clinical studies were selected and, whenever possible, the main cellular mechanisms involved in such GC-side effects were discussed.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations88
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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