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Enregistrement W4311665644 · doi:10.3390/ijms232315413

The Role of Molecular and Hormonal Factors in Obesity and the Effects of Physical Activity in Children

2022· review· en· W4311665644 sur OpenAlexaff
Jerónimo Aragón‐Vela, Jesús Alcalá-Bejarano Carrillo, Aurora Moreno-Racero, Julio Plaza‐Díaz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityOverweightAdipose tissueChildhood obesityAdipocyteMedicineInternal medicineHormoneEndocrinologyLeptinAdipokineBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity and overweight are defined as abnormal fat accumulations. Adipose tissue consists of more than merely adipocytes; each adipocyte is closely coupled with the extracellular matrix. Adipose tissue stores excess energy through expansion. Obesity is caused by the abnormal expansion of adipose tissue as a result of adipocyte hypertrophy and hyperplasia. The process of obesity is controlled by several molecules, such as integrins, kindlins, or matrix metalloproteinases. In children with obesity, metabolomics studies have provided insight into the existence of unique metabolic profiles. As a result of low-grade inflammation in the system, abnormalities were observed in several metabolites associated with lipid, carbohydrate, and amino acid pathways. In addition, obesity and related hormones, such as leptin, play an instrumental role in regulating food intake and contributing to childhood obesity. The World Health Organization states that physical activity benefits the heart, the body, and the mind. Several noncommunicable diseases, such as cardiovascular disease, cancer, and diabetes, can be prevented and managed through physical activity. In this work, we reviewed pediatric studies that examined the molecular and hormonal control of obesity and the influence of physical activity on children with obesity or overweight. The purpose of this review was to examine some orchestrators involved in this disease and how they are related to pediatric populations. A larger number of randomized clinical trials with larger sample sizes and long-term studies could lead to the discovery of new key molecules as well as the detection of significant factors in the coming years. In order to improve the health of the pediatric population, omics analyses and machine learning techniques can be combined in order to improve treatment decisions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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