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Enregistrement W3162652819 · doi:10.4236/jbise.2021.145017

Obesity, the Obesity Epidemic, and Metabolic Dysfunction: The Conundrum Presented by the Disconnect between Evolution and Modern Societies

2021· article· en· W3162652819 sur OpenAlexafffund
David A. Hart

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Mots-clésObesityPsychological interventionMedicineBioinformaticsEnvironmental healthGerontologyBiologyPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, there is an obesity epidemic in the developed world, with both adults and children being affected. The consequences of this epidemic on health and health outcomes have impact at multiple levels, and it is increasing. The basis for this epidemic, which appears to have emerged with significance ~40 - 50 years ago, is unknown but is believed by many to have much of its basis in poor diets and inactivity/sedentary behaviour. Analysis of the human genome has revealed >100 loci which exhibit risk for development of obesity. Why there are so many loci, and how they benefited humans evolutionarily are unknown. In spite of these limitations, there are urgent needs for effective short-term interventions to assist those with obesity, as well as longer-term needs to effectively prevent development of obesity. For the former, personalized exercise programs, use of prebiotics, optimal nutrition and surgical interventions can be effective for some individuals but more interventions that address cause are also needed. For longer term solutions more detailed genetic and epigenetic understanding of risk will be required. An attractive speculation is that the genomic risk factors for obesity (>100 identified) have been retained evolutionarily to address acute metabolic needs and current conditions have converted such risks to a chronic state, making reversal more difficult and with more consequences, including possible epigenetic modifications of risk genes. Other contributing factors to chronic obesity could also relate to chemical disruptors in the environment over the past 50+ years which may impact metabolic regulation via the established risk genomic risk factors or new variants. Therefore, to effectively control this high impact epidemic of obesity likely requires a more detailed genetic and epigenetic analysis of families with obesity and analysis of isolated populations, as well as a more thorough investigation of chemicals capable of being metabolic disruptors in this regard. Thus, the long-term solution(s) to the obesity epidemic will require a concerted multidisciplinary approach that may be more complex than just becoming more active and avoiding sedentary behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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