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Enregistrement W4386757931 · doi:10.1007/s00125-023-06011-5

Quantifying beta cell function in the preclinical stages of type 1 diabetes

2023· review· en· W4386757931 sur OpenAlexaff
Alfonso Galderisi, Alice L. J. Carr, Mariangela Martino, Peter W. Taylor, Peter Senior, Colin Dayan

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesDivision of Diabetes, Endocrinology, and Metabolic DiseasesJuvenile Diabetes Research Foundation International
Mots-clésType 2 diabetesDiabetes mellitusBeta cellMedicineType 1 diabetesIsletInsulinInternal medicineDiseaseBETA (programming language)EndocrinologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinically symptomatic type 1 diabetes (stage 3 type 1 diabetes) is preceded by a pre-symptomatic phase, characterised by progressive loss of functional beta cell mass after the onset of islet autoimmunity, with (stage 2) or without (stage 1) measurable changes in glucose profile during an OGTT. Identifying metabolic tests that can longitudinally track changes in beta cell function is of pivotal importance to track disease progression and measure the effect of disease-modifying interventions. In this review we describe the metabolic changes that occur in the early pre-symptomatic stages of type 1 diabetes with respect to both insulin secretion and insulin sensitivity, as well as the measurable outcomes that can be derived from the available tests. We also discuss the use of metabolic modelling to identify insulin secretion and sensitivity, and the measurable changes during dynamic tests such as the OGTT. Finally, we review the role of risk indices and minimally invasive measures such as those derived from the use of continuous glucose monitoring.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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