Targeting abdominal obesity and the metabolic syndrome to manage cardiovascular disease risk
Notice bibliographique
Résumé
Almost every week there is an article published in a major national newspaper on the epidemic proportions reached by obesity in various countries. The pathophysiology of obesity is complex and some people are more prone to accumulate excess fatness and to develop related metabolic complications than others. However, despite individual differences in genetic susceptibility to body fat accumulation, it has become obvious that the epidemic proportions reached by obesity is partly the result of a pronounced reduction in the level of daily physical activity as we have engineered for ourselves a very comfortable sedentary environment. For example, most of us are now sedentary during working hours and we use transportation devices (cars, trains, planes) to go from one place to another. In addition, what was centuries ago a constant daily struggle (getting access to food, sometimes in limited quantities) has become very easy: we are surrounded by energy dense, refined foods which promote the passive overconsumption of calories. Therefore, an environment favouring minimal energy expenditure but facilitating overeating largely contributes to the worldwide epidemic of obesity. However, although it is generally perceived that obesity causes prejudice to health, this condition has, for a long time, left cardiologists rather perplexed. For example, although epidemiological studies have shown that an excess relative body weight (the most commonly used index being the body mass index (BMI) expressed in kg of body weight divided by height in m2) is associated with increased mortality and comorbidities such as hypertension, dyslipidemia and diabetes,w1–4 obesity assessed by the BMI has often failed to be identified as an independent risk factor for cardiovascular disease (CVD), once adjustments are made for the presence of comorbidities. There are two possible explanations for the weak independent association between obesity and CVD. First of all, it is possible that the …
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».