The Role of Plasminogen Activator Inhibitor-1 in the Metabolic Syndrome and Its Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a major risk factor for cardiovascular disease (CVD). Lipid abnormalities, hypertension, impaired glucose tolerance or diabetes, are cardiovascular risk factors that are frequently present in patients with obesity. Haemostatic and fibrinolytic disturbances are also considered to be important risk factors for CVD hence, a potential link between CVD, obesity and the metabolic syndrome arises. Regulation of the fibrinolytic system can occur at the level of plasminogen activators and plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1). PAI-1, a glycoprotein, is one of the most important inhibitors of fibrinolysis. Regulation of this serine protease inhibitor may have a beneficial effect on other conditions associated with the metabolic syndrome. Human adipose tissue is a source of PAI-1. PAI-1 production may in turn be controlled by a number of hormones and cytokines which are secreted by adipose tissue in addition to dietary factors. In this review we summarise the current knowledge regarding the role of altered fibrinolytic function in obesity, CVD and hence the metabolic syndrome. Regulatory factors including different dietary components, weight loss and dietary intervention will also be discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».