Relevance of human fat distribution on lipid and lipoprotein metabolism and cardiovascular disease risk
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Upper body abdominal and lower body gluteofemoral fat depot masses display opposing associations with plasma lipid and lipoprotein and cardiovascular disease (CVD) risk profiles. We review developments on adipose tissue fatty acid metabolism in the context of body fat distribution and how that might be related to adverse lipid and lipoprotein profiles and CVD risk. RECENT FINDINGS: Recent data have confirmed the paradoxical relationship of upper abdominal and lower body gluteofemoral adiposity and CVD risk. Mechanistically, this is likely to reflect the different ways fat depots handle lipid storage and release, which impacts directly and indirectly on lipid and lipoprotein metabolism. The upper body enhances immediate fat storage pathway with rapid uptake of dietary-derived fatty acids, whereas the lower body fat depot has a reduced lipid turnover accommodating a slower fat redistribution. Body fat distribution and the fat depots' ability to undergo appropriate expansion when fat storage is required, rather than overall body fatness, appear as the important determinant of metabolic health. SUMMARY: A focus on fat distribution in overweight people, preferably using precise imaging methods, rather than quantifying total body fatness, is likely to provide the medical community with better tools to stratify and treat patients with obesity-related complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».