Obese Animals as Models for Numerous Diseases: Advantages and Applications
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.
Notice bibliographique
Résumé
With the advances in obesity research, a variety of animal models have been developed to investigate obesity pathogenesis, development, therapies and complications. Such obese animals would not only allow us to explore obesity but would also represent models to study diseases and conditions that develop with obesity or where obesity represents a risk factor. Indeed, obese subjects, as well as animal models of obesity, develop pathologies such as cardiovascular diseases, diabetes, inflammation and metabolic disorders. Therefore, obese animals would represent models for numerous diseases. Although those diseases can be induced in animals by chemicals or drugs without obesity development, having them developed as consequences of obesity has numerous advantages. These advantages include mimicking natural pathogenesis processes, using diversity in obesity models (diet, animal species) to study the related variabilities and exploring disease intensity and reversibility depending on obesity development and treatments. Importantly, therapeutic implications and pharmacological tests represent key advantages too. On the other hand, obesity prevalence is continuously increasing, and, therefore, the likelihood of having a patient suffering simultaneously from obesity and a particular disease is increasing. Thus, studying diverse diseases in obese animals (either induced naturally or developed) would allow researchers to build a library of data related to the patterns or specificities of obese patients within the context of pathologies. This may lead to a new branch of medicine specifically dedicated to the diseases and care of obese patients, similar to geriatric medicine, which focuses on the elderly population.
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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) | 0,000 | 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 découle