The Obesity Epidemic
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of obesity is increasing at an alarming rate and with it the occurrence of a number of comorbidities, including cardiovascular disease, type 2 diabetes, stroke, and certain types of cancer. Approximately one third of adults in the US population are currently classified as obese. Globally, >400 × 106 adults are classified as obese, a number that is expected to double by 2015. Consequently, obesity and its associated health problems are placing a large burden on an already overwhelmed healthcare system. The worldwide costs attributable to this disease are estimated to be between 0.7% and 2.8% of total healthcare expenditures. Furthermore, medical costs for obese individuals are substantially higher than for nonobese people. Obesity is a multifactorial disease caused by a chronic energy surplus in which energy intake exceeds energy expenditure, leading to the accumulation of excess adipose tissue. Regulation of energy homeostasis is a complex process, and that fact imparts a considerable challenge in trying to elucidate the pathogenesis of obesity. Although poor lifestyle choices, including inappropriate diets and lack of physical activity, undoubtedly play a large role, genetic susceptibility also puts an individual at increased risk. The majority of obesity therapies have been aimed at behavior modification and pharmacologic intervention, although to date these therapies have led to only modest weight loss. Although less common, bariatric surgery has led to substantial long-term weight loss in morbidly obese patients; this type of treatment, however, is both invasive and costly. Given the growing trend of obesity in both developed and developing countries, considerable importance has been placed on increasing awareness of the problem. In this article, 4 leaders in the field of obesity provide their opinions on obesity and discuss the latest advancements in pathogenesis, therapy, prevention, and the use of novel biomarkers to identify those at risk …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».