Obese Animals as Models for Numerous Diseases: Advantages and Applications
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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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».