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Enregistrement W4389510233 · doi:10.52711/2321-5836.2023.00036

A Review on Current Type-2 Diabetes Mellitus Treatment by selected Phytoconstituents

2023· review· en· W4389510233 sur OpenAlexaff
Aditya Mathur, Shweta Asthana, Samir Kumar Patra, Pulak Kumar Jana

Notice bibliographique

RevueResearch Journal of Pharmacology and Pharmacodynamics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetforminType 2 Diabetes MellitusInsulin resistanceDiabetes mellitusType 2 diabetesObesityInsulinBiguanideEtiologyMetabolic disorderInternal medicineReview articleBioinformaticsEndocrinologyIntensive care medicinePharmacologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost 90% of cases of diabetes in adult is type 2 diabetes mellitus (T2DM). It is a chronic metabolic disorder happens for insulin resistance that cause chronic hyperglycaemia. This review article based on search on medicine, database of systemic reviews. This review presenting the etiology and major factors involved in development of type 2 diabetes mellitus and also the modification of lifestyle which is useful in the management of T2DM. Screening and diagnosis is based on the World Health Organization (WHO) and American Diabetes Association (ADA) criteria. Glucolipotoxicity, if left untreated it reduce function of pancreatic beta cell. Various environmental factors and genetic factors cause onset action of increase in diabetes. Treatment include lifestyle modification, obesity maintaining, oral hypoglycaemic agents and insulin sensitizer like metformin, biguanide decrease resistance of insulin and other is sulfonylureas thiazolidinediones, alpha- glucosidase inhibitor. It also includes the explanation of current strategies to control diabetes. The employment of phytoconstituent as multitargeting molecules and their potential use with a first line drug that helps to reduce the side effects which is caused by synthetic drugs are also explained.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,363 · 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.

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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