Notice bibliographique
Résumé
Excess body weight, as defined by the body mass index (BMI), has been associated with several diseases and includes subjects who are overweight (BMI ≥ 25-29.9 kg/m(2)) or obese (BMI ≥ 30 kg/m(2)). Overweight and obesity constitute the fifth leading risk for overall mortality, accounting for at least 2.8 million adult deaths each year. In addition around 11% of colorectal cancer (CRC) cases have been attributed to overweight and obesity in Europe. Epidemiological data suggest that obesity is associated with a 30-70% increased risk of colon cancer in men, whereas the association is less consistent in women. Similar trends exist for colorectal adenoma, although the risk appears lower. Visceral fat, or abdominal obesity, seems to be of greater concern than subcutaneous fat obesity, and any 1 kg/m(2) increase in BMI confers additional risk (HR 1.03). Obesity might be associated with worse cancer outcomes, such as recurrence of the primary cancer or mortality. Several factors, including reduced sensitivity to antiangiogenic-therapeutic regimens, might explain these differences. Except for wound infection, obesity has no significant impact on surgical procedures. The underlying mechanisms linking obesity to CRC are still a matter of debate, but metabolic syndrome, insulin resistance and modifications in levels of adipocytokines seem to be of great importance. Other biological factors such as the gut microbiota or bile acids are emerging. Many questions still remain unanswered: should preventive strategies specifically target obese patients? Is the risk of cancer great enough to propose prophylactic bariatric surgery in certain patients with obesity?
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».