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Enregistrement W3015200533 · doi:10.1177/0967772020914797

Misread and mistaken: Étienne Lancereaux’s enduring legacy in the classification of diabetes mellitus

2020· review· en· W3015200533 sur OpenAlexaff
James R. Wright, Lynn McIntyre

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Biography · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusMedicineAutopsyPediatricsType 1 diabetesType 2 diabetesGerontologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historians of diabetes have long claimed that physicians were aware of two distinct types of diabetes mellitus by the 1880s, and that these were the direct forerunners of type 1, juvenile-onset and type 2, adult-onset diabetes. French physician Étienne Lancereaux (1829–1910), based on autopsy and clinical studies, classified diabetes either as diabète maigre (thin, or more accurately emaciated, diabetes), which he believed to be pancreatic in origin with a poor prognosis, or diabète gras (fat diabetes), which he believed had a much better prognosis and was not pancreatic in origin. Historians citing Lancereaux have claimed that he observed the former to occur in young and the latter in middle-aged and elderly people. We review the papers of Lancereaux to clarify his clinical observations and understanding of diabetes. Lancereaux’s description of diabète maigre bores little resemblance to juvenile diabetes and all of his thin patients were middle-aged or older. On the other hand, his diabète gras is akin to type 2 diabetes and he might well deserve credit for its characterization.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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