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Enregistrement W4407379624 · doi:10.1111/dom.16242

Mechanisms of diabetic cardiomyopathy: Focus on inflammation

2025· review· en· W4407379624 sur OpenAlexaff
Myriam Bellemare, Liane Bourcier, Josep Iglésies, Jacinthe Boulet, Eileen O’Meara, Nadia Bouabdallaoui

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic cardiomyopathyMedicineCardiomyopathyCoronary artery diseaseHeart failureInflammationDiabetes mellitusDiseaseBioinformaticsTherapeutic approachInsulin resistanceCardiologyInternal medicineIntensive care medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Type 2 diabetes (T2D) significantly increases the risk of heart failure (HF), either through the progression of coronary artery disease (CAD) or through direct myocardial alterations, termed diabetic cardiomyopathy. This review examines key pathophysiological mechanisms underlying diabetic cardiomyopathy, focusing on the role of inflammation. It also addresses diagnostic and therapeutic approaches to mitigate myocardial damage in T2D. RECENT FINDINGS: Chronic low-grade inflammation is considered as a major contributor to diabetic cardiomyopathy. T2D-related factors, including hyperglycemia and insulin resistance, activate inflammatory pathways that worsen myocardial dysfunction. Despite advances in understanding these mechanisms, no therapies specifically targeting the cardiac changes in T2D have been identified. SUMMARY: While significant advances have been made in elucidating the inflammatory mechanisms contributing to diabetic cardiomyopathy, therapeutic advancements remain limited, potentially due to an incomplete understanding of regulatory pathways. A comprehensive investigation into the specific roles of immune cells and inflammatory mediators in diabetic cardiomyopathy is essential for identifying novel therapeutic targets. Expanding our knowledge of these molecular mechanisms has the potential to facilitate the development of innovative therapeutic strategies, thereby improving clinical outcomes in patients with T2D.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeAutre devis
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

Citations35
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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