High-fidelity porcine models of metabolic syndrome: a contemporary synthesis
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to describe and compare porcine models of metabolic syndrome. This syndrome and its associated secondary comorbidities are set to become the greatest challenge to healthcare providers and policy makers in the coming century. However, an incomplete understanding of the pathogenesis has left significant knowledge gaps in terms of efficacious therapeutics. To further our comprehension and, in turn, management of metabolic syndrome, appropriate high-fidelity models of the disease complex are of great importance. In this context, our review aims to assess the most promising porcine models of metabolic syndrome currently available for their similarity to the human phenotype. In addition, we aim to highlight the strengths and shortcomings of each model in an attempt to identify the most appropriate application of each. Although no porcine model perfectly recapitulates the human metabolic syndrome, several pose satisfactory approximations. The Ossabaw miniature swine in particular represents a highly translatable model that develops each of the core parameters of the syndrome with many of the associated secondary comorbidities. Future high-fidelity porcine models of metabolic syndrome need to focus on secondary sequelae replication, which may require extended induction period to reveal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».