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Enregistrement W4410559593 · doi:10.1093/ehjcvp/pvaf023

Management of dyslipidaemia in patients with comorbidities—facing the challenge: type 1 diabetes mellitus

2025· review· en· W4410559593 sur OpenAlexaff
Susanne Kaser, Dobromir Dobrev, Bianca Rocca, Juan Carlos Kaski, Stefan Agewall, Heinz Drexel

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Pharmacotherapy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusInternal medicineLipid profileRandomized controlled trialType 2 Diabetes MellitusClinical trialEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 1 diabetes is associated with excess cardiovascular risk. In contrast to type 2 diabetes, however, age at the onset of type 1 diabetes and sex are major predictors of cardiovascular risk, while the role of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and lipid-lowering therapy is less clear. Since most data on the effects of lipid-lowering treatments are obtained from randomized clinical trials that included very predominantly patients with type 2 diabetes, it is almost impossible to specifically discern endpoints in type 1 diabetes. Inversely, most data specific for type 1 diabetes are obtained from real world findings. Consequently, the evidence on efficacy and safety of lipid-lowering therapies available from randomized clinical trials arises very predominantly from type 2 diabetes. Thus, this specific review summarizes the evidence of lipid-lowering drug classes in reducing cardiovascular risk in patients with type 1 diabetes.

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)
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 enseignants0,960
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)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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