Notice bibliographique
Résumé
The extraordinary increase in diabetes worldwide is a matter of great urgency. Molecular biology and genetic approaches have greatly advanced our understanding of the causes of diabetes and its complications and the development of treatment. Despite these advances, the average age at death of Japanese patients with diabetes is still over 10 years younger than the general population in Japan for the period 1971-2000, although the lifespan of both males and females with diabetes has lengthened with time in parallel with that of the Japanese population. The most frequent cause of death was malignant neoplasia, with vascular disease the second highest in frequency during the period 1991-2000. Moreover, recently it has been well recognized that the prevalence of dementia is higher in diabetic patients than non-diabetic subjects. As a possibility promoting cognitive decline in diabetic state, brain insulin resistance associated from defective insulin signaling is proposed in the recent studies. Coupled with the aging of society, an increase in the number of elderly diabetic patients is inevitable. Therefore, in addition to the prevention and the treatment of diabetes mellitus and its vascular complications, the best treatment for dementia in elderly diabetic patients will be one of the most important issues in diabetes management in the future. From these points of view, the management of diabetes and its related problems are discussed, including the effect of polyol pathway hyperactivity in the pathogenesis of diabetic complications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».