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Enregistrement W2048717385 · doi:10.1210/jc.2004-0165

Metabolic and Body Composition Factors in Subgroups of Obesity: What Do We Know?

2004· review· en· W2048717385 sur OpenAlexaff
Antony D. Karelis, David H. St‐Pierre, Florence Conus, Rémi Rabasa‐Lhoret, Éric T. Poehlman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2004
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityAdipose tissueMedicineMetabolic syndromeBody mass indexEndocrinologyInternal medicineDiseaseInsulin resistanceDiabetes mellitusEtiologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is thought to be a heterogeneous disorder with several possible etiologies; therefore, by examining subtypes of obesity we attempt to understand obesity's heterogeneous nature. The purpose of this review was to investigate the roles of metabolic, body composition, and cardiovascular disease risk in subtypes of obesity. We briefly consider two subtypes of obesity that have been identified in the literature. One subset of individuals, termed the metabolically healthy, but obese (MHO), despite having large amounts of fat mass compared with at risk obese individuals shows a normal metabolic profile, but remarkably normal to high levels of insulin sensitivity. Preliminary evidence suggests that this could be due at least in part to lower visceral fat levels and earlier onset of obesity. A second subset, termed the metabolically obese, but normal weight (MONW), present with normal body mass index, but have significant risk factors for diabetes, metabolic syndrome, and cardiovascular disease, which could be due to higher fat mass and plasma triglycerides as well as higher visceral fat and liver content. We also briefly consider the potential role of adipose and gastrointestinal hormonal profiles in MHO and MONW individuals, which could lead to a better understanding of potential factors that may regulate their body composition. This information will eventually be invaluable in helping us understand factors that predispose to or protect obese individuals from metabolic and cardiovascular disease. Collectively, a greater understanding of the MHO and MONW individual has important implications for therapeutic decision making, the characterization of subjects in research protocols, and medical education.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations728
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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