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Enregistrement W4384126807 · doi:10.1111/1753-0407.13437

Interventional metabology: A review of bariatric arterial embolization and endovascular denervation for treating metabolic disorders

2023· review· en· W4384126807 sur OpenAlexaff
Zhi Wang, Dan‐Qi Zhu, Xiangyun Zhu, Dechen Liu, Qing‐Yue Cao, Tao Pan, Qi Zhang, Xiaochun Gu, Ling Li, Gao‐Jun Teng

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineGlycemicMetabolic syndromeType 2 Diabetes MellitusEmbolizationInterventional radiologyDenervationDiabetes mellitusWeight lossObesitySurgeryIntensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising prevalence of metabolic disorders such as obesity and type 2 diabetes mellitus (T2DM) poses a major challenge to global health. Existing therapeutic approaches have limitations, and there is a need for new, safe, and less invasive treatments. Interventional metabolic therapy is a new addition to the treatment arsenal for metabolic disorders. This review focuses on two interventional techniques: bariatric arterial embolization (BAE) and endovascular denervation (EDN). BAE involves embolizing specific arteries feeding ghrelin-producing cells to suppress appetite and promote weight loss. EDN targets nerves that regulate metabolic organs to improve glycemic control in T2DM patients. We describe the current state of these techniques, their mechanisms of action, and the available safety and effectiveness data. We also propose a new territory called "Interventional Metabology" to encompass these and other interventional approaches to treating metabolic disorders.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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