Obesity and muscle‐macrophage crosstalk in humans and mice: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is associated with the production of inflammatory cytokines that are implicated in insulin resistance (IR), and if not addressed, can lead to type 2 diabetes (T2D). The role of the immune system in skeletal muscle (SM) inflammation and insulin sensitivity is not yet well characterized. As SM IR is an important determinant of glycaemia, it is critical that the muscle-immune phenotype is mapped to help design interventions to target T2D. This systematic review synthesized the evidence for SM macrophage content and phenotype in humans and murine models of obesity, and the association of muscle macrophage content and phenotype with IR. Results were synthesized narratively, as we were unable to conduct a meta-analysis. We included 28 studies (n=10 human, n=18 murine), and all studies detected macrophage markers in SM. Macrophage content was positively associated with IR. In humans and mice, there was variability in muscle macrophage content and phenotype in obesity. Overall certainty in the evidence was low due to heterogeneity in detection methods and incompleteness of data reporting. Macrophages are detected in human and murine SM in obesity and a positive association between macrophage content and IR is noted; however, the standardization of markers, detection methods, and reporting of study details is warranted to accurately characterize macrophages and improve the potential for creating specific and targeted immune-based therapies in obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».