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Enregistrement W4400835661 · doi:10.54254/2753-8818/16/20240592

Analysis of the relationship between Alzheimer’s disease and type 2 diabetes

2023· article· en· W4400835661 sur OpenAlexaff
Xinxin Cao

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlzheimer's diseaseType 2 diabetesDiseaseDiabetes mellitusMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent times, there has been a growing focus in clinical research on the emerging association between Alzheimer’s disease (AD) and Type 2 diabetes (T2D). The present study aims to examine the intricate relationship between Type 2 diabetes (T2D) and Alzheimer’s disease (AD), shedding light on shared pathophysiological mechanisms and potential therapeutic strategies. This study examines the factors contributing to the observed correlation, with a specific emphasis on vascular dysfunction, inflammation, and insulin resistance. It elucidates the mechanisms by which these shared characteristics influence the progression and manifestation of both diseases. Additionally, this study examines the fundamental mechanisms involved, with a particular focus on the impact of insulin resistance on the accumulation of amyloid-beta, tau protein tangles, and oxidative stress. This study provides valuable insights into the management of Alzheimer’s disease (AD) and type 2 diabetes (T2D) by elucidating shared pathways and proposing potential therapeutic approaches, including lifestyle modifications, pharmacological interventions, and glycemic regulation. The importance of preserving cognitive function in individuals with diabetes is emphasized in light of advancing research and therapeutic interventions that demonstrate potential efficacy.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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