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Enregistrement W4221094932 · doi:10.1111/obr.13444

Association of muscle fiber type with measures of obesity: A systematic review

2022· review· en· W4221094932 sur OpenAlexafffund
Alameen Damer, Sherif El Meniawy, Ruth McPherson, George A. Wells, Mary‐Ellen Harper, Robert Dent

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObesityBody mass indexMedicineFiber typeMeta-analysisInternal medicineAffect (linguistics)Association (psychology)FiberEnergy expenditureEndocrinologyPhysiologyPsychologySkeletal muscleChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity derives from an extended period of positive energy imbalance due to a complex interplay of environmental and biological factors. Muscle fiber type and physiology have been hypothesized to affect metabolism and energy expenditure and thus to affect an individual's propensity to gain weight. However, there have been conflicting reports regarding a relationship between muscle fiber type and obesity. Here, we systematically reviewed literature investigating this topic from PubMed, Web of Science, and EMBASE. Of these, 32 articles were included in our final review and analysis. Most studies (22/32) reported a significant relationship between muscle fiber-type proportion and a measure of obesity. Overall, there was a significant negative relationship between the proportion of type I fibers and body mass index (BMI) and a significant positive relationship between the proportion of type IIX fibers and BMI. Moreover, between-group comparisons indicated a greater prevalence of type IIX fibers and a lower prevalence of type I fibers in patients living with obesity relative to lean individuals. These significant relationships were confirmed in a meta-analysis of these data. The causal nature of these associations remains to be evaluated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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