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Enregistrement W2226586972 · doi:10.1093/eurheartj/ehv509

Obesity and cardiovascular disease: friend or foe?

2015· review· en· W2226586972 sur OpenAlexaff
Seong Hwan Kim, Jean‐Pierre Després, Kwang Kon Koh

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityCardiorespiratory fitnessBody mass indexWaistDiseaseAnthropometryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is currently one of the greatest public health issues worldwide. However, despite its known deleterious effects on the cardiovascular system and its association with numerous cardiovascular diseases (CVD), recent findings leading to the development of concepts such as metabolically healthy obesity, the obesity paradox, and protective subcutaneous fat depots have raised a lively debate on the disparate effects of obesity on health outcomes. Regarding the concept of metabolically healthy obesity, by presumably labelling a subset of obese people as metabolically healthy, physicians may not feel pressed to curb the current obesity epidemic and prevent the next generation of people from becoming obese. Another issue is that the most commonly used anthropometric index to define obesity, the body mass index, is at the core of the controversy because of its limitations including its inability to discriminate between fat mass and muscle mass. Many recent epidemiological and metabolic studies have used other indices such as waist-hip ratio, waist circumference, and imaging (computed tomography or magnetic resonance imaging) measurements of visceral adiposity and of ectopic fat depots. In addition, emerging evidence supports the importance of cardiorespiratory fitness, skeletal muscle mass and strength in patients with obesity as useful variables to predict CVD risk beyond adiposity. In this review, we will discuss the complex and disparate effects of obesity on CVD, particularly focusing on whether, under given circumstances, it could be harmful, potentially harmless or neutral, or even possibly protective.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
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

Citations205
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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