Obesity: Pathophysiology and Clinical Management
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is an increasingly serious socioeconomic and clinical problem. Between (1/4)-(1/3) of population in the developed countries can be classified as obese. Four major etiological factors for development of obesity are genetic determinants, environmental factors, food intake and exercise. Obesity increases the risk of the development of various pathologic conditions including: insulin-resistant diabetes mellitus, cardiovascular disease, non-alcoholic fatty liver disease, endocrine problems, and certain forms of cancer. Thus, obesity is a negative determinant for longevity. In this review we provide broad overview of pathophysiology of obesity. We also discuss various available, and experimental therapeutic methods. We highlight functions of adipocytes including fat storing capacity and secretory activity resulting in numerous endocrine effects like leptin, IL-6, adiponectin, and resistin. The anti-obesity drugs are classified according to their primary action on energy balance. Major classes of these drugs are: appetite suppressants, inhibitors of fat absorption (i.e. orlistat), stimulators of thermogenesis and stimulators of fat mobilization. The appetite suppressants are further divided into noradrenergic agents, (i.e. phentermine, phendimetrazine, benzphetamine, diethylpropion), serotoninergic agents (i.e. dexfenfluramine), and mixed noradrenergic-serotoninergic agents (i.e. sibutramine). Thus, we highlight recent advances in the understanding of the central neural control of energy balance, current treatment strategies for obesity and the most promising targets for the development of novel anti-obesity drugs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».