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Enregistrement W4245513134 · doi:10.1201/b13935-9

Insulin resistance in Alzheimer’s disease –

2005· book-chapter· en· W4245513134 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute for Translational NeuroscienceInternational Society for NeurochemistryFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoWeston Brain Institute
Mots-clésInsulin resistanceDiseaseMedicineInsulinNeurosciencePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search for risk factors that increase the risk of Alzheimer’s disease (AD) has converged on a cluster of disorders characterized by vascular, lipid, and metabolic abnormalities, such as cardiovascular disease, hypertension, and type 2 diabetes mellitus (T2DM). A common pathophysiology uniting these diseases is derangement of insulin metabolism, characterized by the inability of insulin to efficiently promote glucose uptake into muscle (insulin resistance), with concomitant peripheral insulin elevations (hyperinsulinemia). Although much attention has been paid to the metabolic consequences of insulin resistance, peripheral hyperinsulinemia has additional deleterious effects on systems that do not habituate to increased insulin. For example, as will be discussed, peripheral hyperinsulinemia has effects on inflammation and brain insulin levels that are of special relevance to the pathogenesis of AD. There are probably several pathways leading to the final common expression of AD pathology.1 Insulin resistance and peripheral hyperinsulinemia comprise one potential pathway, and as such do not apply to all AD patients. It is, however, a pathway with relevance to a rapidly growing segment of our population. Peripheral hyperinsulinemia and insulin resistance are mutually reinforcing (each can cause or exacerbate the other) and may result from a number of causes, including genetic vulnerability and/or environmental factors such as diet and inactivity. They are also increasingly common conditions, in part due to the complexity of insulin signaling pathways, and in part due to pervasive changes in diet and physical activity occurring at an unprecedented rate in Western societies. In this chapter, we discuss mechanisms through which insulin resistance and peripheral hyperinsulinemia may induce AD pathogenesis, and the manner in which greater understanding of these mechanisms may lead to the development of novel therapeutic strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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