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Enregistrement W4323804403 · doi:10.1007/s00125-023-05891-x

Sex differences in type 2 diabetes

2023· review· en· W4323804403 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra Kautzky‐Willer, Michael Leutner, Jürgen Harreiter

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversität WienMedizinische Universität Wien“la Caixa” FoundationAustrian Science FundVetenskapsrådet
Mots-clésMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusObesityGestational diabetesPsychosocialRisk factorPregnancyMenopauseType 2 Diabetes MellitusInternal medicineObstetricsEndocrinologyGestationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of type 2 diabetes mellitus is increasing in both sexes, but men are usually diagnosed at a younger age and lower body fat mass than women. Worldwide, an estimated 17.7 million more men than women have diabetes mellitus. Women appear to bear a greater risk factor burden at the time of their type 2 diabetes diagnosis, especially obesity. Moreover, psychosocial stress might play a more prominent role in diabetes risk in women. Across their lifespan, women experience greater hormone fluctuations and body changes due to reproductive factors than men. Pregnancies can unmask pre-existing metabolic abnormalities, resulting in the diagnosis of gestational diabetes, which appears to be the most prominent risk factor for progression to type 2 diabetes in women. Additionally, menopause increases women's cardiometabolic risk profile. Due to the progressive rise in obesity, there is a global increase in women with pregestational type 2 diabetes, often with inadequate preconceptual care. There are differences between men and women regarding type 2 diabetes and other cardiovascular risk factors with respect to comorbidities, the manifestation of complications and the initiation of and adherence to therapy. Women with type 2 diabetes show greater relative risk of CVD and mortality than men. Moreover, young women with type 2 diabetes are currently less likely than men to receive the treatment and CVD risk reduction recommended by guidelines. Current medical recommendations do not provide information on sex-specific or gender-sensitive prevention strategies and management. Thus, more research on sex differences, including the underlying mechanisms, is necessary to increase the evidence in the future. Nonetheless, intensified efforts to screen for glucose metabolism disorders and other cardiovascular risk factors, as well as the early establishment of prophylactic measures and aggressive risk management strategies, are still required for both men and women at increased risk of type 2 diabetes. In this narrative review we aim to summarise sex-specific clinical features and differences between women and men with type 2 diabetes into risk factors, screening, diagnosis, complications and treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations568
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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