Sex differences in regional adipose tissue depots pose different threats for the development of Type 2 diabetes in males and females
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) affects males and females disproportionately. In midlife, more males have T2DM than females. The sex difference in T2DM prevalence is, in part, explained by differences in regional adipose tissue characteristics. With obesity, changes to regional adipokine and cytokine release increases the risk of T2DM in both males and females with males having greater levels of TNFα and females having greater levels of leptin, CRP, and adiponectin. Regional immune cell infiltration appears to be pathogenic in both sexes via different routes as males with obesity have greater VAT ATM and a decrease in the protective Treg cells, whereas females have greater SAT ATM and T cells. Lastly, the ability of female adipose tissue to expand all regions through hyperplasia, rather than hypertrophy, protects them against the development of large insulin-resistant adipocytes that dominate male adipose tissue. The objective of this review is to discuss how sex may affect regional differences in adipose tissue characteristics and how these differences may distinguish the development of T2DM in males and females. In doing so, we will show that the origins of T2DM development differ between males and females.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».