Crosstalk of Hyperglycaemia and Cellular Mechanisms in the Pathogenesis of Diabetic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Among all nephropathies, diabetic kidney disease (DKD) is the most common cause of kidney impairment advancement to end-stage renal disease (ESRD). Although DKD has no cure, the disease is commonly managed by strict control of blood glucose and blood pressure, and in most of these cases, kidney function often deteriorates, resulting in dialysis, kidney replacement therapy, and high mortality. The difficulties in finding a cure for DKD are mainly due to a poor understanding of the underpinning complex cellular mechanisms that could be identified as druggable targets for the treatment of this disease. The review is thus aimed at giving insight into the interconnection between chronic hyperglycaemia and cellular mechanistic perturbations of nephropathy in diabetes. A comprehensive literature review of observational studies on DKD published within the past ten years, with 57 percent published within the past three years was carried out. The article search focused on original research studies and reviews published in English. The articles were explored using Google Scholar, Medline, Web of Science, and PubMed databases based on keywords, titles, and abstracts related to the topic. This article provides a detailed relationship between hyperglycaemia, oxidative stress, and various cellular mechanisms that underlie the onset and progression of the disease. Moreover, it also shows how these mechanisms affect organelle dysfunction, resulting in fibrosis and podocyte impairment. The advances in understanding the complexity of DKD mechanisms discussed in this review will expedite opportunities to develop new interventions for treating the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».