Diabetic cardiomyopathy: the need for adjusting experimental models to meet clinical reality
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic cardiomyopathy (CM), occurring in the absence of hypertension, coronary artery disease, and valvular or congenital heart disease, is now recognized as a distinct, multifactorial disease leading to ventricular hypertrophy and abnormal myocardial contractility that correlates with an array of complex molecular and cellular changes. Animal models provide the unique opportunity to investigate mechanistic aspects of diabetic CM, but important caveats exist when extrapolating findings obtained from preclinical models of diabetes to humans. Indeed, animal models do not recapitulate the complexity of environmental factors, most notably the duration of the exposure to insulin resistance that may play a crucial role in the development of diabetic CM. Moreover, most preclinical studies are performed in animals with uncontrolled or poorly controlled diabetes, whereas patients tend to undergo therapeutic intervention. Finally, whilst type 2 diabetes mellitus prevalence trajectory mainly increases at 40- < 75 years (with a currently alarming increase at younger ages, however), it is a legitimate concern how closely rodent models employing young animals recapitulate the disease developing in old people. The aim of this review is to identify the current limitations of rodent models and to discuss how future mechanistic and preclinical studies should integrate key confounding factors to better mimic the diabetic CM phenotype.
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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 | 0,031 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».