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Enregistrement W4415279944

Inflammation: The Mother of All Diseases Meets the Mother of All Therapies.

2025· article· en· W4415279944 sur OpenAlexaff
Miyo K. Chatanaka, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseDiabetes mellitusClass (philosophy)ObesityType 2 diabetes
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Incretins are small peptides secreted by the gastrointestinal tract. These peptides exert their action by binding to G-protein-coupled receptors that are widely distributed in the pancreas, throughout the gastrointestinal tract, and the brain. The physiological role of incretins (such as GLP-1) is to regulate glucose levels by increasing insulin secretion, delaying gastric emptying, and decreasing appetite, leading to weight loss. Method: In this review, we aimed to report the effects of inflammation on human health and how GLP-1 and GLP-1 receptor agonists, which are now being used as first-line agents to control obesity, can have a broader effect on human diseases. Results: The literature shows the benefits of these drugs in diseases other than obesity, including in diseases of many organs such as heart, kidneys, liver, blood vessels, and in neurodegenerative and psychiatric conditions. These diverse beneficial effects are attributed to the anti-inflammatory activities of these new drugs. Conclusions: The physiological actions of incretins have recently been better understood. The surprisingly diverse therapeutic activities of this class of new drugs suggest that they will likely play central roles not only in the management of type-2 diabetes but for the treatment of obesity and a wide spectrum of diseases for which inflammation is a major factor.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0060,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,007

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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