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Enregistrement W3011256017 · doi:10.1073/pnas.1914853117

Loss of insulin signaling may contribute to atrial fibrillation and atrial electrical remodeling in type 1 diabetes

2020· article· en· W3011256017 sur OpenAlexafffund
Iuliia Polina, Hailey J. Jansen, Tiesong Li, Motahareh Moghtadaei, Loryn J. Bohne, Yingjie Liu, Pooja S. Krishnaswamy, Emmanuel E. Egom, Darrell D. Belke, Sara A. Rafferty, Martin Ezeani, Anne M. Gillis, Robert A. Rose

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLibin Cardiovascular Institute of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésAtrial fibrillationInternal medicineType 2 diabetesCardiologyMedicineDiabetes mellitusAtrial myocytesInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Atrial fibrillation (AF) is prevalent in diabetic patients, yet the basis for AF in diabetes is poorly understood. We have used type 1 diabetic Akita mice to study the effects of insulin on atrial electrophysiology in diabetes. We demonstrate that Akita mice are highly susceptible to AF due to impaired electrical conduction and that insulin treatment can reduce the occurrence of this arrhythmia. Atrial action potential morphology was altered in Akita mice in association with reductions in atrial Na + current (I Na ) and repolarizing potassium current. Insulin treatment potently increased atrial I Na via distinct chronic and acute effects. These experiments identify antiarrhythmic effects of insulin in type 1 diabetes via potent effects on atrial I Na .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations69
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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