Clinical staging to guide management of metabolic disorders and their sequelae: a European Atherosclerosis Society consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
Obesity rates have surged since 1990 worldwide. This rise is paralleled by increases in pathological processes affecting organs such as the heart, liver, and kidneys, here termed systemic metabolic disorders (SMDs). For clinical management of SMD, the European Atherosclerosis Society proposes a pathophysiology-based system comprising three stages: Stage 1, where metabolic abnormalities such as dysfunctional adiposity and dyslipidaemia occur without detectable organ damage; Stage 2, which involves early organ damage manifested as Type 2 diabetes, asymptomatic diastolic dysfunction, metabolic-associated steatohepatitis (MASH), and chronic kidney disease (CKD); and Stage 3, characterized by more advanced organ damage affecting multiple organs. Various forms of high-risk obesity, driven by maintained positive energy balance, are the most common cause of SMD, leading to ectopic lipid accumulation and insulin resistance. This progression affects various organs, promoting comorbidities such as hypertension and atherogenic dyslipidaemia. Genetic factors influence SMD susceptibility, and ethnic disparities in SMD are attributable to genetic and socioeconomic factors. Key SMD features include insulin resistance, inflammation, pre-diabetes, Type 2 diabetes, MASH, hypertension, CKD, atherogenic dyslipidaemia, and heart failure. Management strategies involve lifestyle changes, pharmacotherapy, and metabolic surgery in severe cases, with emerging treatments focusing on genetic approaches. The staging system provides a structured approach to understanding and addressing the multi-faceted nature of SMD, which is crucial for improving health outcomes. Categorization of SMD abnormalities by presence and progression is aimed to improve awareness of a multi-system trait and encourage a tailored and global approach to treatment, ultimately aiming to reduce the burden of obesity-related comorbidities.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».