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Enregistrement W4388106257 · doi:10.3390/nu15214601

The Impact of Interventional Weight Loss on Bone Marrow Adipose Tissue in People Living with Obesity and Its Connection to Bone Metabolism

2023· review· en· W4388106257 sur OpenAlexaff
Michaela Tencerová, Gustavo Duque, Kerensa M. Beekman, Alessandro Corsi, Jeroen Geurts, Peter H. Bisschop, Julien Paccou

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenFondation Leenaards
Mots-clésWeight lossAdipose tissueContext (archaeology)Bone marrowMedicineBone remodelingObesityPopulationPhysiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review focuses on providing physicians with insights into the complex relationship between bone marrow adipose tissue (BMAT) and bone health, in the context of weight loss through caloric restriction or metabolic and bariatric surgery (MBS), in people living with obesity (PwO). We summarize the complex relationship between BMAT and bone health, provide an overview of noninvasive imaging techniques to quantify human BMAT, and discuss clinical studies measuring BMAT in PwO before and after weight loss. The relationship between BMAT and bone is subject to variations based on factors such as age, sex, menopausal status, skeletal sites, nutritional status, and metabolic conditions. The Bone Marrow Adiposity Society (BMAS) recommends standardizing imaging protocols to increase comparability across studies and sites, they have identified both water–fat imaging (WFI) and spectroscopy (1H-MRS) as accepted standards for in vivo quantification of BMAT. Clinical studies measuring BMAT in PwO are limited and have shown contradictory results. However, BMAT tends to be higher in patients with the highest visceral adiposity, and inverse associations between BMAT and bone mineral density (BMD) have been consistently found in PwO. Furthermore, BMAT levels tend to decrease after caloric restriction-induced weight loss. Although weight loss was associated with overall fat loss, a reduction in BMAT did not always follow the changes in fat volume in other tissues. The effects of MBS on BMAT are not consistent among the studies, which is at least partly related to the differences in the study population, skeletal site, and duration of the follow-up. Overall, gastric bypass appears to decrease BMAT, particularly in patients with diabetes and postmenopausal women, whereas sleeve gastrectomy appears to increase BMAT. More research is necessary to evaluate changes in BMAT and its connection to bone metabolism, either in PwO or in cases of weight loss through caloric restriction or MBS, to better understand the role of BMAT in this context and determine the local or systemic factors involved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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