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Enregistrement W4415874517 · doi:10.7196/samj.2025.v115i9b.3600

The science of obesity

2025· review· en· W4415874517 sur OpenAlexfundno aff
Warren May, Julia H. Goedecke, M Conradie-Smit

Notice bibliographique

RevueSouth African Medical Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesObesity Canada
Mots-clésObesityAdipose tissueLeptinBody mass indexHormoneConcordancePsychosocialWeight lossAppetite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY MESSAGES • Obesity arises from a complex interplay of genetic, biological, behavioural, psychosocial and environmental factors. • Obesity has a strong genetic component, with twin studies indicating a 50 - 80% concordance in body mass index (BMI) and regional fat distribution. A Swedish study on identical twins raised apart found no correlation between BMI and their adoptive families but a strong correlation with their biological twin, despite being raised in separate households. • The regulation of appetite, body weight and energy balance is highly complex, governed by a network of hormonal signals from the gut, adipose tissue and other organs, as well as neural signals that shape eating behaviours. Many of these signalling pathways are disrupted in people living with obesity. • Since body weight is homeostatically regulated, weight loss triggers physiological adaptations that promote weight regain. These include a decrease in energy expenditure, and hormonal changes that enhance appetite while reducing satiety. • Adipose tissue influences the central regulation of energy homeostasis, and excess adiposity can become dysfunctional, with production of proinflammatory cytokines and associated metabolic health complications. • Individual variations in body composition, fat distribution and function result in a highly variable threshold at which excess adiposity begins to negatively affect health. • Emerging research in obesity science has widened to include brown fat, the gut microbiome, immune system regulation, and the intricate mechanisms that regulate body weight. • Obesity can be classified as primary, secondary and genetic obesity. • In the current management of primary obesity, prevention (the path in) and treatment (the path out) need to be distinctly separated. • Effective primary obesity treatment requires an integrated approach that addresses the non-modifiable cause (increased appetite) together with modifiable contributors (poor diet quality, increased stress, poor sleep, reduced physical activity and increased sedentary behaviour). Behavioural modification and psychological support provide additional benefit. • Effective treatment in genetic and secondary obesity requires treatment of the underlying causes along with modification of the contributors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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