Women and Diabetes: Preventing Heart Disease in a New Era of Therapies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».