Why might South Asians be so susceptible to central obesity and its atherogenic consequences? The adipose tissue overflow hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The rates of coronary disease have accelerated dramatically amongst South Asians, driven to an important extent by the atherogenic dyslipidemia and type 2 diabetes that have become so common amongst them. These precursors of vascular disease appear at lower absolute amounts of adipose tissue in South Asians than in whites. In this paper, we set out a new hypothesis--the adipose tissue overflow hypothesis--to account for these findings. The adipose tissue mass within our bodies can be divided into three different compartments: superficial subcutaneous adipose tissue, deep subcutaneous adipose tissue and visceral adipose tissue. The superficial subcutaneous adipose tissue compartment is the primary compartment, is present throughout the body, and constitutes the vast majority of the adipose tissue in the lower limb. With energy excess, the secondary adipose tissue compartments--the deep subcutaneous (mainly upper body) and the visceral adipose tissue compartments--become more prominent. Superficial subcutaneous adipose tissue is relatively inert metabolically, whereas the other two compartments are characterized by higher transmembrane fatty acid flux rates and thus are more closely linked to dyslipidemia and dysglycemia. We hypothesize that the superficial subcutaneous adipose tissue compartment is larger in whites than in South Asians. If so, as obesity develops, South Asians exhaust the storage capacity of their superficial subcutaneous adipose tissue compartment before whites do and that is why they develop the metabolic complications of upper body obesity at lower absolute masses of adipose tissue than white people.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».