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Enregistrement W4283157454 · doi:10.52403/ijrr.20220601

Prehyperuricemia: New Milestone in Metabolic Disorders

2022· article· en· W4283157454 sur OpenAlexaff
G R Subbu, Anita N., K Hari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research and Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperuricemiaMedicineUric acidGoutMetabolic syndromeInternal medicineFebuxostatMetabolic disorderEndocrinologyPhysiologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global population is living amid a metabolic explosion. The prevalence of hyperuricemia, as a metabolic disorder and a causal agent of non-communicable diseases, has been gearing up rapidly worldwide during the last two decades due to consuming a high purine diet, alcohol, red meat, high fructose-containing food, and lifestyle changes. The invisible bond between hyperuricemia and many non-communicable diseases is more robust than before. During the evolution of hyperuricemia, systemic inflammation develops, leading to endothelial dysfunction and end-organ injury. These molecular changes were not recognized previously. Hyperuricemia is now a metabolic, more clearly a vascular disorder than a crystallization disease. Asymptomatic hyperuricemia is no more benign, and gout is not synonym with hyperuricemia or vice versa. Diagnose hyperuricemia in an early stage at a high normal level and control it to prevent the development and complications of many hyperuricemia-related extra-articular diseases. For more acceptance and importance, this high normal level of serum uric acid can be named prehyperuricemia. As in the case of prediabetes and prehypertension, prehyperuricemia should be diagnosed early irrespective of age and sex; preventive measures have to be taken and maintain uric acid at a safer level. keywords: Serum uric acid, hyperuricemia, prehyperuricemia, high normal value of serum uric acid, metabolic disorder, non-communicable disorder, and molecular mechanism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,375 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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