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Enregistrement W2790991391 · doi:10.1017/s1092852917000839

A review of the neurobiology of obesity and the available pharmacotherapies

2017· review· en· W2790991391 sur OpenAlexaff
Mehala Subramaniapillai, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteBristol-Myers Squibb
Mots-clésGhrelinAppetiteLeptinObesityReward systemNeuroscienceEnergy homeostasisBrain stimulation rewardHypothalamusMedicineCentral nervous systemPsychologyBioinformaticsEndocrinologyBiologyHormoneNucleus accumbens

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is becoming an increasing problem worldwide. In addition to causing many physical health consequences, there is increasing evidence demonstrating that obesity is toxic to the brain and, as such, can be considered a disease of the central nervous system. Peripheral level regulators of appetite, such as leptin, insulin, ghrelin, and cholecystokinin, feed into the appetite center of the brain, which is controlled by the hypothalamus, to maintain homeostasis and energy balance. However, food consumption is not solely mediated by energy balance, but is also regulated by the mesolimbic reward system, where motivation, reward, and reinforcement factors influence obesity. The purpose of this review is to highlight the neurobiology of eating behavior and obesity and to describe various neurobiological treatment mechanisms to treat obesity.

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 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 enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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