Devastating Metabolic Consequences of a Life of Plenty: Focus on the Dyslipidemia of Overnutrition
Notice bibliographique
Résumé
Although undernutrition and starvation continue to affect a substantial portion of the world's population, billions of people in both developed and developing countries are affected by the opposite problem: consumption of calories that exceed their daily energy expenditure, a condition of overnutrition. The body's response to a positive net energy balance is to store energy, predominantly as triglyceride molecules, in the subcutaneous and visceral fat compartments that expand and ultimately manifest in obesity. The body's fat depot, however, does not have an infinite capacity to store and expand, and at set points, which differ from individual to individual and are also influenced by ethnicity, energy substrates 'spill over', resulting in 'ectopic' fat storage in tissues and organs that are not typically major fat storage depots in lean individuals. A complex web of nutrient overload, chronic inflammation, hormonal action, mitochondrial dysfunction and insulin resistance, to mention some of the factors involved, results in devastating metabolic abnormalities that have far reaching implications for health and disease, leading ultimately to some of the most common chronic diseases of our time; i.e., diabetes mellitus, cancer, chronic liver disease and atherosclerosis. Given the complexity and wide-ranging manifestations of overnutrition (also referred to here as insulin resistant states), we will highlight a specific aspect of the condition, that of dyslipidemia. This review will draw mainly on knowledge acquired from whole body, integrative physiology research in animals and humans affected by overnutrition, and will demonstrate how these types of studies can shed light on our understanding of the pathophysiology of the typical dyslipidemia of obesity, insulin resistance and type 2 diabetes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».