Beyond diabetes: harnessing the power of metformin in burn care
Notice bibliographique
Résumé
Burn injuries are complex and devastating traumas that trigger a profound systemic metabolic response, characterized by hyperglycemia, insulin resistance, and a hypermetabolic state. Notably, hyperglycemia is a critical determinant of worse prognoses in burn patients. While insulin has long been the gold standard for managing post-burn hyperglycemia, its therapy is associated with a risk of hypoglycemic events, which can exacerbate morbidity and compromise patient outcomes. As such, investigation of alternative therapeutics is warranted to improve glycemic control while mitigating associated risks. Recently, metformin, a first-line therapy for the treatment of type II diabetes, has emerged as a potential therapeutic agent for the management of post-burn hyperglycemia as well as other burn injury sequelae. This review examines the mechanistic underpinnings of metformin, its potential application in managing post-burn hyperglycemia, and its comparative advantages over other hypoglycemic agents. Additionally, we examine the broad spectrum of metformin's pleiotropic effects in the context of burn injury-extending beyond glycemic control to include attenuation of muscle catabolism, suppression of lipolysis, regulation of non-shivering thermogenesis, support of mitochondrial and immune function, enhanced wound healing, and its potential role in addressing burn-induced acceleration of biological aging. Taken together, we discuss how metformin represents a paradigm shift in burn care, with the potential to substantially improve patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».