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Enregistrement W2070754438 · doi:10.2174/1570161053586886

Obesity and Cardiovascular Physiology: Impact of some Pharmacological Agents

2005· review· en· W2070754438 sur OpenAlexafffund
Jean‐Philippe Chaput, Sonia Bérubé-Parent, Angelo Tremblay

Notice bibliographique

RevueCurrent Vascular Pharmacology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSibutramineOrlistatMedicineWeight lossObesityPharmacotherapyOverweightDiabetes mellitusBlood pressureIntensive care medicinePharmacologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase in obesity prevalence is problematic as this condition is associated with health complications such as diabetes and cardiovascular diseases, more particularly when the excess body fat is stored in the deep abdominal region. The mainstay of therapy consists of behavior modification related to obesity such as overeating and physical inactivity. When these lifestyle modifying attempts fail, the use of anti-obesity drugs is warranted. Drug treatment is often indicated but is somewhat limited by the minimal number of well tolerated drugs that have proven to have long-term efficacy in maintaining body weight loss. The currently available drugs, sibutramine and orlistat, appear modestly effective in promoting weight loss. Ongoing studies continue to evaluate other drug treatments that may result in body weight reduction through a number of different mechanisms. Thus, the aim of this review is to present an overview of the current drugs available (particularly sibutramine and orlistat) as well as potential future candidates, and the impact of these agents on obesity and cardiovascular physiology. Furthermore, the therapeutic paradox of sibutramine in preventing obesity will be discussed as well as the beneficial impact of physical exercise on cardiac economy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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