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Enregistrement W3209688304 · doi:10.15420/ecr.2021.22

Women and Diabetes: Preventing Heart Disease in a New Era of Therapies

2021· review· en· W3209688304 sur OpenAlexfundno aff
Giuseppe Galati, Pierre Sabouret, Olga Germanova, Deepak L. Bhatt

Notice bibliographique

RevueEuropean Cardiology Review · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeCleveland ClinicIdorsia PharmaceuticalsAmarin CorporationAstraZenecaBristol-Myers SquibbCSL BehringDuke Clinical Research InstituteHLS TherapeuticsAmgenEisaiAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineType 2 diabetesHeart failureDiseaseIntensive care medicineDiabetes mellitusIncretinAliskirenInternal medicineEndocrinologyRenin–angiotensin systemBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite major advances in cardiovascular research over the past decade, women with type 2 diabetes have a high risk of cardiovascular events. Several factors contribute to the poor prognosis for women, including higher levels of frailty and comorbidities, but their cardiovascular risk is underestimated and there is suboptimal implementation and uptitration of new evidence-based therapies, leading to high morbidity and mortality. Recent studies highlight the need for better management of diabetes in women that can be pursued and achieved in light of recent results from randomised controlled trials demonstrating evidence of the benefits of new therapeutic strategies in improving cardiovascular outcomes and quality of life of women covering the entire cardiovascular continuum. This review critically discusses the multiple benefits for women of new pharmacological treatments, such as glucagon-like peptide-1 receptor agonists, sodium-glucose cotransporter type 2 inhibitors (SGLT2i), proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors, inclisiran, icosapent ethyl and bempedoic acid in preventing cardiovascular events, and treatments, such as angiotensin receptor neprilysin inhibitors, SGLT2i, vericiguat and omecamtiv mecarbil, for preventing heart failure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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