Plasticizers and Cardiovascular Health: Role of Adipose Tissue Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1950s, the production of plastics has increased 200-fold, reaching 360 million tonnes in 2019. Plasticizers, additives that modify the flexibility and rigidity of the product, are ingested as they migrate into food and beverages. Human exposure is continuous and widespread; between 75 and 97% of urine samples contain detectable levels of bisphenols and phthalates, the most common plasticizers. Concern over the toxicity of plasticizers arose in the late 1990s, largely focused around adverse developmental and reproductive effects. More recently, many studies have demonstrated that exposure to plasticizers increases the risk for obesity, type 2 diabetes, and cardiovascular disease (CVD). In the 2000s, many governments including Canada, the United States and European countries restricted the use of certain plasticizers in products targeted towards infants and children. Resultant consumer pressure motivated manufacturers to substitute plasticizers with analogues, which have been marketed as safe. However, data on the effects of these new substitutes are limited and data available to-date suggest that many exhibit similar properties to the chemicals they replaced. The adverse effects of plasticizers have largely been attributed to their endocrine disrupting properties, which modulate hormone signaling. Adipose tissue has been well-documented to be a target of the disrupting effects of both bisphenols and phthalates. Since adipose tissue function is a key determinant of cardiovascular health, adverse effects of plasticizers on adipocyte signaling and function may underlie their link to cardiovascular disease. Herein, we discuss the current evidence linking bisphenols and phthalates to obesity and CVD and consider how documented impacts of these plasticizers on adipocyte function may contribute to the development of CVD.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».