Guidelines on models of diabetic heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a major risk factor for cardiovascular diseases, including diabetic cardiomyopathy, atherosclerosis, myocardial infarction, and heart failure. As cardiovascular disease represents the number one cause of death in people with diabetes, there has been a major emphasis on understanding the mechanisms by which diabetes promotes cardiovascular disease, and how antidiabetic therapies impact diabetic heart disease. With a wide array of models to study diabetes (both type 1 and type 2), the field has made major progress in answering these questions. However, each model has its own inherent limitations. Therefore, the purpose of this guidelines document is to provide the field with information on which aspects of cardiovascular disease in the human diabetic population are most accurately reproduced by the available models. This review aims to emphasize the advantages and disadvantages of each model, and to highlight the practical challenges and technical considerations involved. We will review the preclinical animal models of diabetes (based on their method of induction), appraise models of diabetes-related atherosclerosis and heart failure, and discuss in vitro models of diabetic heart disease. These guidelines will allow researchers to select the appropriate model of diabetic heart disease, depending on the specific research question being addressed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».