Mapping body fat distribution: A key step towards the identification of the vulnerable patient?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although excess body fat is a significant health hazard, estimation of body fat content with the body mass index may not adequately reflect the amount of atherogenic adipose tissue (AT), i.e. visceral and ectopic fat. As opposed to subcutaneous AT that supposedly acts as a metabolic sink buffering excess dietary energy, visceral or intra-abdominal AT depots respond to several external stimuli that trigger lipolysis and secretion of free fatty acids (FFAs). Reaching the liver, FFAs accumulate in the liver and, over time, promote a chronic condition known as non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). The liver of the typical NAFLD patient secretes large amounts of very-low-density lipoproteins, the lipid content of which may accumulate in additional organs (skeletal muscle, heart, and pancreas). Here, we review the evidence emerging from functional and population studies that point towards an important role of ectopic fat accumulation in the pathophysiology of type 2 diabetes and cardiovascular disease. We conclude that although patients with impaired glycemic control or type 2 diabetes are at increased cardiovascular disease (CVD) risk, estimating cardiovascular risk goes wellbeyond the assessment of glycemic control and traditional CVD risk factors, and the estimation of visceral/ectopic fat deposition via readily available imaging techniquesshould be considered.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle