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Enregistrement W4391327001

Obesity paradox in cardiovascular disease: where do we stand?

2019· article· en· W4391327001 sur OpenAlexaboutno aff
Salvatore Carbone, Canada JM, Billingsley HE, Siddiqui MS, Andrew Elagizi, Lavie Cj

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseObesityMedicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salvatore Carbone,1 Justin M Canada,1 Hayley E Billingsley,1,2 Mohammad S Siddiqui,3 Andrew Elagizi,4 Carl J Lavie41VCU Pauley Heart Center, Department of Internal Medicine, Richmond, VA, USA; 2Kinesiology and Health Sciences, College of Humanities & Science, Richmond, VA, USA; 3Division of Gastroenterology, Hepatology and Nutrition, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, USA; 4John Ochsner Heart and Vascular Institute, Ochsner Clinical School-the University of Queensland School of Medicine, New Orleans, LA, USAAbstract: Obesity is associated with an increased risk of developing cardiovascular disease (CVD), particularly heart failure (HF) and coronary heart disease (CHD). The mechanisms through which obesity increases CVD risk involve changes in body composition that can affect hemodynamics and alters heart structure. Pro-inflammatory cytokines produced by the adipose tissue itself which can induce cardiac dysfunction and can promote the formation of atherosclerotic plaques. When obesity and HF or CHD coexist, individuals with class I obesity present a more favorable prognosis compared to individuals who are normal or underweight. This phenomenon has been termed the “obesity paradox.” Obesity is defined as an excess fat mass (FM), but individuals with obesity typically also present with an increased amount of lean mass (LM). The increase in LM may explain part of the obesity paradox as it is associated with improved cardiorespiratory fitness (CRF), a major determinant of clinical outcomes in the general population, but particularly in those with CVD, including HF. While increased LM is a stronger prognosticator in HF compared to FM, in patients with CHD excess FM can exert protective effects particularly when not associated with increased systemic inflammation. In the present review, we discuss the mechanisms through which obesity may increase the risk for CVD, and how it may exert protective effects in the setting of established CVD, with a focus on body composition. We also highlight the importance of measuring or estimating CRF, including body composition-adjusted measures of CRF (ie, lean peak oxygen consumption) for an improved risk status stratification in patients with CVD and finally, we discuss the potential non-pharmacologic therapeutics, such as exercise training and dietary interventions, aimed at improving CRF and perhaps clinical outcomes.Keywords: obesity, cardiovascular disease, obesity paradox, body composition, cardiorespiratory fitness

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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