Obesity Phenotypes, Diabetes, and Cardiovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
This review addresses the interplay between obesity, type 2 diabetes mellitus, and cardiovascular diseases. It is proposed that obesity, generally defined by an excess of body fat causing prejudice to health, can no longer be evaluated solely by the body mass index (expressed in kg/m 2 ) because it represents a heterogeneous entity. For instance, several cardiometabolic imaging studies have shown that some individuals who have a normal weight or who are overweight are at high risk if they have an excess of visceral adipose tissue—a condition often accompanied by accumulation of fat in normally lean tissues (ectopic fat deposition in liver, heart, skeletal muscle, etc). On the other hand, individuals who are overweight or obese can nevertheless be at much lower risk than expected when faced with excess energy intake if they have the ability to expand their subcutaneous adipose tissue mass, particularly in the gluteal-femoral area. Hence, excessive amounts of visceral adipose tissue and of ectopic fat largely define the cardiovascular disease risk of overweight and moderate obesity. There is also a rapidly expanding subgroup of patients characterized by a high accumulation of body fat (severe obesity). Severe obesity is characterized by specific additional cardiovascular health issues that should receive attention. Because of the difficulties of normalizing body fat content in patients with severe obesity, more aggressive treatments have been studied in this subgroup of individuals such as obesity surgery, also referred to as metabolic surgery. On the basis of the above, we propose that we should refer to obesities rather than obesity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».