Notice bibliographique
Résumé
The metabolic consequences of obesity have made this highly prevalent condition one of the most common risk factors for type 2 diabetes, hypertension and atherosclerosis. Simultaneous occurrence of these conditions can be explained through the manifestations of metabolic syndrome [MetS]. Clinical indication of MetS is characterized by a clustering of risk factors for complex chronic diseases which all feature metabolic deterioration as a common component. Diagnosis of MetS can be made if a patient exhibits three of the identified risk factors, some of which include: elevated waist circumference, elevated triglycerides, low high density lipoprotein levels, hypertension and elevated blood glucose. The progression from obesity to MetS involves an alteration in body metabolism mediated by cytokines- signalling molecules that coordinate the inflammatory response. Increased visceral adipose tissue contributes to augmented secretion of pro-inflammatory cytokines which can activate several transcription factors, including NF-κB, which promote these inflammatory conditions and lead to increased oxidative stress. Exacerbation of the condition then ensues as oxidative stress results in oxidized low density lipoprotein, dyslipidemia, insulin resistance, hypertension and atherogenesis. This review will not only focus on the role of inflammation in the manifestations of MetS, but also outlines some lifestyle and nutritional treatments that can be used to treat the condition and reduce the risk of chronic disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».