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Enregistrement W3199091208 · doi:10.1111/dom.14552

The ongoing evolution of basal insulin therapy over 100 years and its promise for the future

2021· review· en· W3199091208 sur OpenAlexaff
Ravi Retnakaran, Bernard Zinman

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)InsulinInsulin degludecBasal (medicine)Insulin glargineBasal insulinMedicineEndocrinologyBioinformaticsInternal medicineBiologyDiabetes mellitusType 2 diabetesHypoglycemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of basal insulin therapy over the past 100 years since the discovery of insulin is a testimony to the biomedical bench-to-bedside process, wherein incremental advances in the basic sciences are progressively translated over time into a series of enhancements in clinical care, each building upon the success of its predecessors. The emergence of recombinant DNA technology and the resultant biosynthesis of human insulin in the 1980s provided the critical capacity to bioengineer designer insulin analogues with pharmacokinetic and pharmacodynamic properties that can better mimic, although not fully replicate, the effects of endogenous insulin secretion. Through these efforts, basal insulin therapy has progressed over this time from first-generation analogues (glargine U-100, detemir) to second-generation analogues (glargine U-300, degludec) to ultra-long-acting formulations that are suitable for administration once weekly (icodec). Each iteration in this progression has represented a step closer towards the goal of replicating the continuous secretion of insulin that normally comprises the basal output of the pancreatic beta-cells between meals, during episodes of fasting and overnight. However, it may be that we may have reached the achievable limit in the context of an "open-loop" approach, such that only with the addition of closed loop control will we be able to achieve physiologic basal insulin replacement. In this review, we will examine the evolution of basal insulin therapy over the past 100 years and its implications for patient care and outcomes in current practice and the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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