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Enregistrement W2140413138 · doi:10.2337/db15-0553

Acute Adaptation of Energy Expenditure Predicts Diet-Induced Weight Loss: Revisiting the Thrifty Phenotype

2015· letter· en· W2140413138 sur OpenAlexaff
André C. Carpentier

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossType 2 diabetesThermogenesisObesityPhenotypeBiologyEndocrinologyDiabetes mellitusInternal medicineGeneticsMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy expenditure decreases in response to weight loss. Although this phenomenon is likely driven, at least in part, by neuroendocrine adaptations to caloric imbalance, its underlying molecular mechanisms are not yet fully elucidated (1). Because adaptive thermogenesis intensifies and is sustained over time as weight loss increases (2,3), it is considered to mitigate weight loss. The variability of adaptive thermogenesis in response to weight changes has also been suggested to contribute to an individual’s relative susceptibility to obesity and associated complications, such as type 2 diabetes. Rooted in a gene-centered view of evolution and natural selection, this notion was coined the “thrifty gene” hypothesis (4). Its genetic basis having been largely refuted (5), this theory has now been supplanted by the “thrifty phenotype” hypothesis. The thrifty phenotype, originally applied to the susceptibility toward type 2 diabetes and later extended to obesity and its other complications, is thought to result from the complex interplay of environmental cues with the genome known as epigenetic mechanisms (6). In this issue of Diabetes , Reinhardt et al. (7) report on testing their hypothesis that individuals who display greater reduction in energy expenditure during fasting or weaker increases during overfeeding (i.e., a thrifty phenotype) are resistant to weight loss. After an initial weight-maintenance period, the authors submitted 12 obese volunteers …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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