Obesity phenotypes and atherogenic dyslipidemias
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity and atherogenic dyslipidemias are interrelated disorders that substantially contribute to the development of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and the broader cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome. The heterogeneity of obesity, particularly the role of visceral, ectopic and dysfunctional adipose tissue, drives the dyslipidemia phenotype characterized by hypertriglyceridemia, reduced high-density lipoprotein cholesterol and elevated apolipoprotein B-containing lipoproteins. METHODS: We review the epidemiological studies, imaging analyses, genetic data and clinical trial evidence linking obesity phenotypes with dyslipidemias and cardiovascular outcomes. We further evaluated lifestyle, pharmacological and surgical strategies targeting obesity-related lipid abnormalities. RESULTS: Visceral and ectopic fat accumulation, rather than body mass index alone, strongly predicts adverse lipid patterns, insulin resistance and cardiovascular events. Atherogenic dyslipidemias contribute to substantial residual ASCVD risk despite low-density lipoprotein cholesterol lowering. Lifestyle interventions-including diet modification, physical activity and improved cardiorespiratory fitness-demonstrate favourable effects on lipid metabolism independent of weight loss. Traditional pharmacotherapies such as statins, fibrates and omega-3 fatty acids offer partial benefits, while novel incretin-based agents and dual or triple receptor agonists provide robust weight loss and metabolic improvements. Metabolic and bariatric surgery remains an effective approach for sustained weight reduction and remission of dyslipidemias in the appropriate patient and is increasingly integrated with pharmacotherapy. CONCLUSIONS: Atherogenic dyslipidemias are a hallmark of high-risk obesity phenotypes and a major contributor to ASCVD within the CKM framework. Precision medicine approaches that incorporate obesity phenotyping, targeted treatment strategies and population-level interventions are needed to reduce the burden of dyslipidemias and their cardiovascular sequelae.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».