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Enregistrement W4289519763 · doi:10.2174/1573401318666220802103404

An Evidence-Based Review of Diabetes Care: History, Types, Relationshipto Cancer and Heart Disease, Co-Morbid Factors, and PreventiveMeasures

2022· article· en· W4289519763 sur OpenAlexaff
Umesh Gupta, Gupta Sc, Shayle Sugandh Gupta

Notice bibliographique

RevueCurrent Nutrition & Food Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusOverweightInsulin resistanceObesityCancerDiseasePopulationImpaired glucose toleranceInternal medicineFamily historyGestational diabetesEndocrinologyPregnancyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Diabetes is characterized by hyperglycemia due to the decreased and inadequate levels of insulin in the body, resistance to the effects of insulin, or a combination of both. There are three types of diabetes, however Type 2 disease is the most common followed by Type 1 and gestational diabetes. Most common factors responsible for diabetes are obesity or being overweight, impaired glucose tolerance, insulin resistance, ethnic background, sedentary lifestyle and family history. Because of the increased longevity, it is becoming a disease of the elderly thus contributing to the complexity of managing it in the ageing population. Diabetes also has implications to cancer and heart disease. Some studies have shown increased cancer risk in prediabetic and diabetic individuals. A recent major study draws firm conclusion that diabetes promotes a person’s risk of developing different types of cancer. The occurrence and mortality of cancer types, e.g., pancreas, liver, colorectal, breast, endometrial, and bladder cancers may produce a modest rise in diabetics. Women with diabetes are 27% likelier to develop cancer compared to healthy women. On the other hand only 19% more men with diabetes are likely to develop cancer when compared to healthy men. Preventive measures such as proper diet, physical activity, weight management, smoking cessation, and controlling obesity may improve outcomes of Type 2 diabetes (T2D) and some forms of cancer. Developing awareness of the genetic association relationship between T2D and coronary heart disease has begun to provide the potential for better prevention and treatment of both disorders. Significant preventive measures for diabetes include – consumption of nutrients such as vitamin D, nuts, minerals chromium, and magnesium, controlling weight, hypertension, plant foods and a Mediterranean plant-based diet along with increased exercise.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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