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Enregistrement W2509948687 · doi:10.2337/dbi16-0037

Is There Enhanced Risk of Cerebral Ischemic Stroke by Sulfonylureas in Type 2 Diabetes?

2016· letter· en· W2509948687 sur OpenAlexaff
Fiona E. Parkinson, Grant M. Hatch

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlibenclamideTolbutamideKir6.2Sulfonylurea receptorGlipizideInternal medicineEndocrinologyGLUT2SulfonylureaATP-sensitive potassium channelInsulinMedicineChemistryGlucose transporterDiabetes mellitusBiochemistryProtein subunitGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperglycemia enhances stroke injury in humans and experimental animals, and type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a known risk factor for stroke. Sulfonylurea (SU) drugs have been used for over six decades for management of T2DM; they exhibit their principal antidiabetes property by inhibiting KATP channels and promoting an increase in insulin secretion by pancreatic β-cells (1,2) (Fig. 1 A ). The KATP channel in the pancreas is a complex of four subunits of the KCNJ11 gene product Kir6.2 and four subunits of the ABCC8 gene product SUR1 (3). SU drugs bind to SUR1 to block the KATP channel. Figure 1 Intracellular depletion of ATP triggers opening of KATP and NCCa-ATP channels. A : Increase in circulating glucose results in rapid glucose movement into pancreatic β-cells through the GLUT2 glucose transporter. The cytosolic glucose is converted by glycolysis to pyruvate, ATP, and NADH. The pyruvate and NADH is converted to ATP via the Krebs cycle in mitochondria. This ATP results in closure of the KATP channels, which results in membrane depolarization and activation of voltage-dependent Ca2+ channels. The influx of Ca2+ results in Ca2+-dependent insulin granule secretion. The KATP channel is composed of Kir6.2 and SUR1 subunits. SU drugs …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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