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Enregistrement W2909261189 · doi:10.1097/hco.0000000000000599

Treatment of diabetes and heart failure

2019· review· en· W2909261189 sur OpenAlexaff
B. Brochu, Michael Chan

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetforminDiabetes mellitusHeart failureType 2 diabetesDiseaseIntensive care medicineLiraglutideDipeptidyl peptidase-4Internal medicineBioinformaticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Diabetes is a well-recognized risk factor for the development of cardiovascular disease. In recent years, several new glucose-lowering drugs (GLD) have shown improvements in cardiovascular outcomes, renewing interest of cardiovascular specialists in diabetes management. RECENT FINDINGS: Individual studies in the last 5 years have demonstrated the cardiovascular safety of certain dipeptidyl peptidase-4 inhibitors, glucagon-like peptide 1 agonists, and sodium glucose cotransporter 2 inhibitors. Recent meta-analyses have attempted to demonstrate class effects of these medications, but remain driven by several large studies. Other studies have used registry data to show improvements in cardiovascular outcomes in patients receiving new GLD compared with insulin therapy. The cardiovascular benefits of GLD are so attractive that these agents have been applied to patients without diabetes, though these studies have not borne a net clinical benefit in nondiabetic patients. SUMMARY: An evolving body of literature now supports the safety profile of many new GLDs in patients at risk for cardiovascular disease. Several new agents have demonstrated improvements in cardiovascular outcomes and are now recommended as second-line agents after metformin in patients with cardiovascular disease. VIDEO ABSTRACT.

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)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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