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Enregistrement W2299598005 · doi:10.1016/j.molmet.2016.03.001

High density lipoprotein and metabolic disease: Potential benefits of restoring its functional properties

2016· review· en· W2299598005 sur OpenAlexaff
Teja Klančič, Lavinia Woodward, Susanna M. Hofmann, Edward A. Fisher

Notice bibliographique

RevueMolecular Metabolism · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftHelmholtz-Gemeinschaft
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeDiseaseInsulin resistanceDiabetes mellitusBioinformaticsAntithromboticInternal medicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High density lipoproteins (HDLs) are thought to be atheroprotective and to reduce the risk of cardiovascular disease (CVD). Besides their antioxidant, antithrombotic, anti-inflammatory, anti-apoptotic properties in the vasculature, HDLs also improve glucose metabolism in skeletal muscle. SCOPE OF THE REVIEW: Herein, we review the functional role of HDLs to improve metabolic disorders, especially those involving insulin resistance and to induce regression of CVD with a particular focus on current pharmacological treatment options as well as lifestyle interventions, particularly exercise. MAJOR CONCLUSIONS: Functional properties of HDLs continue to be considered important mediators to reverse metabolic dysfunction and to regress atherosclerotic cardiovascular disease. Lifestyle changes are often recommended to reduce the risk of CVD, with exercise being one of the most important of these. Understanding how exercise improves HDL function will likely lead to new approaches to battle the expanding burden of obesity and the metabolic syndrome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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