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Enregistrement W2928544896 · doi:10.1111/dme.13955

Cheiroarthropathy and tendinopathy in diabetes

2019· review· en· W2928544896 sur OpenAlexaff
Neil Hill, David Roscoe, Michael Stacey, Stephen Chew

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensNational Defence Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusVascularityTendinopathyGlycationInflammationInternal medicinePathogenesisTendonBioinformaticsEndocrinologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint problems commonly occur in people with diabetes. Cheiroarthropathy affects the hands and results in painless limited finger joint extension, appearing to be associated with longer diabetes duration and the presence of microvascular complications. The prevalence of cheiroarthropathy seems to be falling, perhaps as a result of improvements in glycaemic management. Non-enzymatic glycation of collagen results in abnormally crosslinked protein resistant to degradation with subsequent increased build-up of collagen in joints. The management of cheiroarthropathy is predominantly conservative, with occupational and hand therapy at the forefront. Tendinopathy is more common in people with diabetes than those without, and is associated with obesity and insulin resistance. As with cheiroarthropathy, the exact causative mechanism of tendinopathy in diabetes is not known, but may be linked to inflammation, apoptosis and increased vascularity of affected tendons, driven by hyperinsulinaemia. Local fat pads have also been suggested to play a role in the pathogenesis of tendinopathy.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,332
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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