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Enregistrement W4392022891 · doi:10.2337/dbi23-0019

Redefining Diabetic Cardiomyopathy: Perturbations in Substrate Metabolism at the Heart of Its Pathology

2024· article· en· W4392022891 sur OpenAlexafffund
Lisa C. Heather, Keshav Gopal, Nikola Srnic, John R. Ussher

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBritish Heart FoundationDiabetes Canada
Mots-clésDiabetic cardiomyopathyCardiomyopathyDiabetes mellitusInternal medicineMedicineCardiologyMetabolismPathologyEndocrinologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease represents the leading cause of death in people with diabetes, most notably from macrovascular diseases such as myocardial infarction or heart failure. Diabetes also increases the risk of a specific form of cardiomyopathy, referred to as diabetic cardiomyopathy (DbCM), originally defined as ventricular dysfunction in the absence of underlying coronary artery disease and/or hypertension. Herein, we provide an overview on the key mediators of DbCM, with an emphasis on the role for perturbations in cardiac substrate metabolism. We discuss key mechanisms regulating metabolic dysfunction in DbCM, with additional focus on the role of metabolites as signaling molecules within the diabetic heart. Furthermore, we discuss the preclinical approaches to target these perturbations to alleviate DbCM. With several advancements in our understanding, we propose the following as a new definition for, or approach to classify, DbCM: "diastolic dysfunction in the presence of altered myocardial metabolism in a person with diabetes but absence of other known causes of cardiomyopathy and/or hypertension." However, we recognize that no definition can fully explain the complexity of why some individuals with DbCM exhibit diastolic dysfunction, whereas others develop systolic dysfunction. Due to DbCM sharing pathological features with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), the latter of which is more prevalent in the population with diabetes, it is imperative to determine whether effective management of DbCM decreases HFpEF prevalence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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