Effects of weight-loss interventions on bone health in people living with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Strategies to reduce weight in people living with obesity (PwO) include calorie restriction, metabolic and bariatric surgery (MBS), and anti-obesity drugs, including glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1Ra). Although weight loss in PwO has many health benefits, it can result in increased bone loss and fracture risk. Indeed, the consequences of weight loss interventions are well known: (1) significant weight loss induced by caloric restriction and MBS results in high turnover bone loss and (2) unlike calorie restriction, PwO experience a substantial deterioration in bone microarchitecture and strength associated with an increased risk of fracture after MBS, especially malabsorptive procedures. GLP-1 may enhance bone metabolism and improve bone quality, and liraglutide appears to have a positive effect on bone health despite significant weight loss in several rodent models. However, most of the positive effects on bone have been observed at concentrations much higher than those approved for obesity care in humans. The effects of GLP-1Ra on bone health in PwO are still limited; however, significant weight loss induced by GLP-1Ra may also result in accelerated bone turnover and bone loss, and semaglutide could lead to an increased risk of fractures in the at-risk population. The mechanisms responsible for the adverse skeletal effects of MBS are not yet fully understood, and there are insufficient human studies supporting pathophysiological hypotheses. However, data suggest that multiple mechanisms are involved, including nutritional factors, mechanical unloading, hormonal factors, adipokines, and alterations in the gut microbiome. Recommendations for the prevention and treatment of osteoporosis secondary to MBS are now available, and the efficacy of anti-osteoporosis medications in preventing bone loss has been evaluated in two randomized controlled trials. Priorities for future research include the development of effective approaches to reduce fracture risk in PwO following MBS and investigation of the effects of anti-obesity drugs on bone health.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».