Obesity‐related Changes in High‐density Lipoprotein Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is associated with a 3-or-more-fold increase in the risk of fatal and nonfatal myocardial infarction (1,2,3,4,5,6). The American Heart Association has reclassified obesity as a major, modifiable risk factor for coronary heart disease (7). The increased prevalence of premature coronary heart disease in obesity is attributed to multiple factors (8,9,10). A principal contributor to this serious morbidity is the alterations in plasma lipid and lipoprotein levels. The dyslipidemia of obesity is commonly manifested as high plasma triglyceride levels, low high-density lipoprotein cholesterol (HDLc), and normal low-density lipoprotein cholesterol (LDLc) with preponderance of small dense LDL particles (7,8,9,10). However, there is a considerable heterogeneity of plasma lipid profile in overweight and obese people. The precise cause of this heterogeneity is not entirely clear but has been partly attributed to the degree of visceral adiposity and insulin resistance. The emergence of glucose intolerance or a genetic predisposition to familial combined hyperlipidemia will further modify the plasma lipid phenotype in obese people (11,12,13,14,15).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».