Nontraditional Therapy of Diabetes and Its Complications
Notice bibliographique
Résumé
At present, the most traditional treatment for diabetes is still oral hypoglycaemic drugs and insulin therapy.Nontraditional treatment methods include nondrug therapy, unique treatments, emerging treatments, and application of natural hypoglycaemic drugs and ingredients.Nondrug therapy, such as exercise, nutrition, diet control, and psychotherapy, has achieved certain effects in some patients but has not attracted enough attention.In some countries, such as China and India, there are some effective and unique treatment methods in use, but these are not widely recognized and promoted.These emerging treatment methods include gene therapy, surgical treatment, and gut microbiota regulation therapy.Traditional treatment methods have played an essential role in the treatment of diabetes but, at the same time, have various defects.Alternative and more effective treatments need to be searched, explored, and studied, particularly in nature, where there are many substances that are conducive to the prevention and treatment of diabetes.For example, in recent years, Amelanchier alnifolia, Dillenia indica, and Chrysophyllum albidum have been found to have significant antidiabetic effects, with further research pending.Our special issue focuses on nontraditional treatment and application of diabetes patients and their complications, to improve efficacy, reduce side effects, improve patients' quality of life, and reduce the cost of medical care.In this special issue, we selected multiple original articles and eight reviews which are aimed at exploring the nontraditional therapy of diabetes and its complications from clinical and basic research aspects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».