Androgen Therapy in Male Patients Suffering from Type 2 Diabetes: A Review of Benefits and Risks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current estimated numbers of patients with Type 2 Diabetes (T2D) is believed to be close to 10% of the whole populations of many geographical regions, causing serious concerns over the resulting elevated morbidity and mortality as well as the impact on health care systems around the world. In addition to negatively affecting the quality of life, diabetes is associated with cardiovascular and cerebrovascular complications, indicating that appropriate drug therapy should not only deal with metabolic dysfunction but also protect the vascular system, kidney function and skeletal muscle mass from the effects of the epigenetic changes induced by hyperglycaemia. OBJECTIVE: To provide an insight into the management of hypogonadism associated with T2D, this review focuses on clinical observations related to androgen therapy in qualified diabetic patients, and discusses the lines of evidence for its benefits and risks. The potential interactions of testosterone with medicines used by patients with T2D will also be discussed. CONCLUSION: From recent clinical findings, it became evident that a considerable percentage of patients suffering from T2D manifested low serum testosterone and experienced diminished sexual activity, as well as reduced skeletal muscle mass and lower bone density. Although there are some controversies, Testosterone Replacement Therapy (TRT) for this particular population of patients appears to be beneficial overall only if it is implemented carefully and monitored regularly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».