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Enregistrement W4210352912

Bitter brain : Hypoglycemia and the pathology of neurodegeneration and dementia

2021· article· en· W4210352912 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationHypoglycemiaDementiaNeuroscienceHippocampusMedicineHippocampal formationPopulationCognitive declineInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitusPsychologyDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glucose poses the predominant energy source of the brain and its continuous uptake is vital for optimal brain function. Neurons metabolize glucose to generate adenosine triphosphate via glycolysis and the tricarboxylic acid cycle, whereas astrocytes utilize glucose both as an energy source and to generate glutamine - a neurotransmitter precursor- for neurons [Brekke et al., 2015]. Here, we prospectively examine the relationship between chronic hypoglycemia and the associated links between neurodegeneration and dementia. It is proposed that severe episodes or chronic hypoglycemia will induce an increased risk of dementia. METHODS: A complex and specific literature search was conducted across various scientific, international databases for English, peer-reviewed articles and reviews published in the last two decades using the following terms: diabetes, insulin, glucose metabolism, hypoglycemia, and Alzheimer's disease (AD). Case reports were excluded. The main objectives were predominantly focused on animal- or human-based studies. RESULTS: When blood glucose levels are

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 enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,357

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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