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Enregistrement W4211174174 · doi:10.3390/diabetology3010010

Insulin Past, Present, and Future: 100 Years from Leonard Thompson

2022· article· en· W4211174174 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart J. Brink

Notice bibliographique

RevueDiabetology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulinDiabetes mellitusMedicineBLISSPancreasSyringeInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before the discovery of insulin and the critical role of the pancreas vis-à-vis diabetes mellitus pathophysiology, childhood diabetes or what we now call type 1 or autoimmune diabetes mellitus was almost universally fatal. In limited-resource countries (LRC) around the world, this remains sadly true because of the expense and unavailability of medical care, medical information, and/or medications. In 1889, Minkowski and Mering identified the pancreas as the likely source of the problem in pancreatectomized dog experiments, and Langerhans, working with Virchow, identified the islands of pancreatic tissue now named after Langerhans as the likely source of the problem. Prior to that, Cawley, Boucherdat, Zuelzer, Gley, de Meyer, Schafer, Scott, Kleiner, and Paulescu all worked on this problem with varying results until Banting, Best, MacLeod, and Collip in Toronto in 1921 successfully treated pancreatectomized dogs with an alcohol-based pancreatic extract and then were the first to do the same with children and adults with diabetes, starting with Leonard Thompson in early 1922. Urinary and blood glucose levels were reduced, and clinical symptoms decreased concurrently. The magnificent medical historical work by Professor Michael Bliss, also from Toronto, as well as an excellent US NPR Television documentary, describes the trials and tribulations of this event that culminated in the “fastest Nobel Prize” awarded. Progressive biopharmaceutical advances have modified insulin from pigs and cows and then genetically engineered insulin to work much faster and also much slower to provide more modernized ways of providing insulin. Insulin pens then replaced vial and syringe administration, and then insulin pumps coupled with continuous blood glucose sensors have made delivery more physiologic in addition to more attention paid to nutrition advice, education, and psychosocial support around the world. Programs to assist delivery of expensive insulin to LRC administered by Insulin for Life, Life for a Child (LFAC), Changing Diabetes in Children (CDIC) coupled with support by ISPAD (International Society for Pediatric and Adolescent Diabetes) have continued to make such advances available thorough wonderful philanthropy in insulin manufacturers and manufacturers of blood glucose monitoring equipment and insulin pump/sensor suppliers.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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