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Enregistrement W2170269437 · doi:10.1136/hrt.2008.151274

Targeting abdominal obesity and the metabolic syndrome to manage cardiovascular disease risk

2009· article· en· W2170269437 sur OpenAlexaff
Jean‐Pierre Després

Notice bibliographique

RevueHeart · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityOverconsumptionBody mass indexOverweightOvereatingDyslipidemiaAbdominal obesitySedentary lifestyleEnvironmental healthDiabetes mellitusEpidemiologyMetabolic syndromeGerontologyDemographyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 …

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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