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Enregistrement W3146291700 · doi:10.3389/fendo.2021.660381

PCOS and Inositols: Controversial Results and Necessary Clarifications. Basic Differences Between D-Chiro and Myo-Inositol

2021· article· en· W3146291700 sur OpenAlexfundno aff
Giovanni Monastra, Ivana Vučenik, Abdel Halim Harrath, Saleh Alwasel, Zdravko Kamenov, Antonio Simone Laganà, Noemi Monti, Valeria Fedeli, Mariano Bizzarri

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthKing Saud University
Mots-clésInositolFront (military)GynecologyPolitical scienceMedicineEndocrinologyInternal medicinePhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myo-Inositol (myo-Ins) and its phosphate derivatives-including inositol phosphates (InsPs), inositol pyrophosphates (IPPs) and phosphatidyl-inositol phosphate (PtdIns)-are credited to act as second messengers, which accumulate rapidly and transiently in response to external or endocrine signals, a phenomenon that allows signaling to be discrete and regulated (1, 2). Noticeably, inositol is involved in the transduction of several endocrine signals, including insulin (3, 4), thyroid hormones (5), gonadotropins (6), lipids with hormone-like activity (as prostaglandins) (7), and many other endocrine systems (8). Namely, in the last decade, a growing body of clinical and experimental research provided robust evidence about the efficiency of inositol in reversing a few clinical, metabolic, and endocrine features of the Polycystic Ovary Syndrome (PCOS). Myo-inositol, alone or in combination with its isomer D-Chiro-Inositol (D-Chiro-Ins), showed to exert a variable-albeit significant-effect in improving both symptoms and outcome in PCOS patients (9). Experimental and pilot clinical studies pointed out that a combination of both isomers could provide a reliable rationale for establishing a proper treatment strategy, as first suggested by Beemster's seminal study

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 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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