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Enregistrement W4410569876 · doi:10.1042/bcj20240189

Cardiac substrate metabolism in type 2 diabetes

2025· review· en· W4410569876 sur OpenAlexafffund
Jordan S. F. Chan, Tanin Shafaati, John R. Ussher

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes Canada
Mots-clésKetone bodiesMetabolismCardiac function curveBeta oxidationDiabetic cardiomyopathyHeart failureDiabetes mellitusFatty acid metabolismMedicineInternal medicineCarbohydrate metabolismDiseaseType 2 diabetesFatty acidEndocrinologySubstrate (aquarium)CardiomyopathyCardiologyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the most metabolically demanding organ on a per gram basis, substrate metabolism in the heart is intricately linked to cardiac function. Virtually all major cardiovascular pathologies are associated with perturbations in cardiac substrate metabolism, and increasing evidence supports that these perturbations in substrate metabolism can directly contribute to cardiac dysfunction. Furthermore, type 2 diabetes (T2D) is a major risk factor for increased cardiovascular disease burden, while also being characterized by a very distinct metabolic profile in the heart. This includes increases in cardiac fatty oxidation rates and a robust reduction in cardiac glucose oxidation rates. Herein, we will describe the primary mechanisms responsible for the increase in cardiac fatty acid oxidation and decrease in cardiac glucose oxidation during T2D, while also detailing perturbations in cardiac ketone and amino acid metabolism. In addition, we will interrogate preclinical studies that have addressed whether correcting perturbations in cardiac substrate metabolism may have clinical utility against ischemic heart disease, diabetic cardiomyopathy, or heart failure associated with T2D. Lastly, we will consider the translational potential of such an approach to manage cardiovascular disease in people living 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 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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