Effect of Obesity on High‐density Lipoprotein Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Reduced levels of high-density lipoproteins (HDL) in non-obese and obese states are associated with increased risk for the development of coronary artery disease. Therefore, it is imperative to determine the mechanisms responsible for reduced HDL in obese states and, conversely, to examine therapies aimed at increasing HDL levels in these individuals. This paper examines the multiple causes for reduced HDL in obese states and the effect of exercise and diet--two non-pharmacologic therapies--on HDL metabolism in humans. In general, the concentration of HDL-cholesterol is adversely altered in obesity, with HDL-cholesterol levels associated with both the degree and distribution of obesity. More specifically, intra-abdominal visceral fat deposition is an important negative correlate of HDL-cholesterol. The specific subfractions of HDL that are altered in obese states include the HDL2, apolipoprotein A-I, and pre-beta1 subfractions. Decreased HDL levels in obesity have been attributed to both an enhancement in the uptake of HDL2 by adipocytes and an increase in the catabolism of apolipoprotein A-I on HDL particles. In addition, there is a decrease in the conversion of the pre-beta1 subfraction, the initial acceptor of cholesterol from peripheral cells, to pre-beta2 particles. Conversely, as a means of reversing the decrease in HDL levels in obesity, sustained weight loss is an effective method. More specifically, weight loss achieved through exercise is more effective at raising HDL levels than dieting. Exercise mediates positive effects on HDL levels at least partly through changes in enzymes of HDL metabolism. Increased lipid transfer to HDL by lipoprotein lipase and reduced HDL clearance by hepatic triglyceride lipase as a result of endurance training are two important mechanisms for increases in HDL observed from exercise.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».