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Enregistrement W4411455621 · doi:10.1111/1753-0407.70116

Potential Significance of Targeting Ferroptosis for Intervention of Diabetic Cardiomyopathy

2025· review· en· W4411455621 sur OpenAlexaff
Qian Lei, Burton B. Yang, Juanjuan Lyu

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Health Commission of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiabetic cardiomyopathyMedicineOxidative stressDiabetes mellitusCardiomyopathyReactive oxygen speciesPathogenesisClinical significanceMechanism (biology)BioinformaticsCause of deathHeart failureInternal medicineEndocrinologyCell biologyDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes represents a significant global health concern, with diabetic cardiomyopathy (DCM) emerging as a primary cause of mortality among individuals with diabetes. Despite the prevalence of DCM, advancements in therapeutic and preventative strategies remain constrained. METHODS: Recent studies were reviewed to provide a comprehensive summary of pathogenesis and clinical treatment of DCM, effect of ferroptosis, and potential value of ferroptosis inhibitors in DCM intervention. RESULTS: A growing body of research indicates that oxidative stress, inflammatory reactions, and other factors play a role in the onset and progression of DCM. Oxidative stress within cardiomyocytes is a primary mechanism implicated in the development of DCM, whereby heightened intracellular reactive oxygen species (ROS) facilitate cell death via ferroptosis. Ferroptosis inhibitors hold great promise as therapeutic agents. CONCLUSIONS: This review provides an overview of the involvement of iron homeostasis regulation, oxidative stress, and ferroptosis in DCM, and the significance of ferroptosis in the prevention and treatment of DCM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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