MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2147465183 · doi:10.1139/h06-095

The evolving definitions and increasing prevalence of the metabolic syndrome

2007· review· en· W2147465183 sur OpenAlexaffvenue
Sophie Desroches, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic syndromeConfusionMedicineCluster (spacecraft)DiseaseCoronary heart diseaseGerontologyObesityPathologyInternal medicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic syndrome (MetS) represents a cluster of metabolic abnormalities that predisposes an individual to a greater risk of developing coronary heart disease and type 2 diabetes. The condition is widespread among adults from developed nations, and progresses in frequency with age. In recent years, several organizations have proposed diagnostic criteria that could be used by clinical practitioners or for research purposes. While the core components of the MetS have generally been sustained among the various proposed definitions, the number of features required for the MetS to be diagnosed and the cut-off points indicating metabolic perturbations have differed quite significantly between organizations. This has led to considerable confusion among clinicians and health professionals. The present review aims to discuss the different definitions of the MetS, focusing on their application in clinical or research settings. A brief overview of the increasing prevalence of the MetS will also be presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations176
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and MetabolismMême sujetDiabetes, Cardiovascular Risks, and LipoproteinsTravaux en français237 207