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Enregistrement W3129758593 · doi:10.1111/dom.14290

Obesity as a <scp>multisystem</scp> disease: Trends in obesity rates and <scp>obesity‐related</scp> complications

2021· review· en· W3129758593 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthDiabetes CanadaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityPrediabetesWeight lossType 2 diabetesDiseaseBody mass indexDiabetes mellitusComorbidityGerontologyIntensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a chronic multisystem disease associated with increased morbidity and mortality. The increasing prevalence of obesity makes it a major healthcare challenge across both developed and developing countries. Traditional measures such as body mass index do not always identify individuals at increased risk of comorbidities, yet continue to be used in deciding who qualifies for weight loss treatment. A better understanding of how obesity is associated with comorbidities, in particular non-metabolic conditions, is needed to identify individuals at risk in order to prioritize treatment. For metabolic disorders such as type 2 diabetes (T2D), weight loss can prevent T2D in individuals with prediabetes. It can improve and reverse T2D if weight loss is achieved early in the course of the disease. However, access to effective weight loss treatments is a significant barrier to improved health for people with obesity. In the present paper, we review the rising prevalence of obesity and why it should be classed as a multisystem disease. We will discuss potential mechanisms underlying its association with various comorbidities and how these respond to treatment, with a particular focus on cardiometabolic disease, malignancy and mental health.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,275 · 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