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Enregistrement W4285796565 · doi:10.1007/s00592-022-01938-4

Insulin: evolution of insulin formulations and their application in clinical practice over 100 years

2022· review· en· W4285796565 sur OpenAlexaffabout
Geremia B. Bolli, Alice Cheng, David R. Owens

Notice bibliographique

RevueActa Diabetologica · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésInsulinDiabetes mellitusGlucose homeostasisMedicineIntensive care medicineInternal medicineEndocrinologyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first preparation of insulin extracted from a pancreas and made suitable for use in humans after purification was achieved 100 years ago in Toronto, an epoch-making achievement, which has ultimately provided a life-giving treatment for millions of people worldwide. The earliest animal-derived formulations were short-acting and contained many impurities that caused adverse reactions, thereby limiting their therapeutic potential. However, since then, insulin production and purification improved with enhanced technologies, along with a full understanding of the insulin molecule structure. The availability of radio-immunoassays contributed to the unravelling of the physiology of glucose homeostasis, ultimately leading to the adoption of rational models of insulin replacement. The introduction of recombinant DNA technologies has since resulted in the era of both rapid- and long-acting human insulin analogues administered via the subcutaneous route which better mimic the physiology of insulin secretion, leading to the modern basal-bolus regimen. These advances, in combination with improved education and technologies for glucose monitoring, enable people with diabetes to better meet individual glycaemic goals with a lower risk of hypoglycaemia. While the prevalence of diabetes continues to rise globally, it is important to recognise the scientific endeavour that has led to insulin remaining the cornerstone of diabetes management, on the centenary of its first successful use in humans.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeAutre devis
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

Citations39
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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