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Enregistrement W4416501537 · doi:10.1111/eci.70151

Obesity phenotypes and atherogenic dyslipidemias

2025· article· en· W4416501537 sur OpenAlexaff
Hun Jee Choe, Talal Almas, Ian J. Neeland, Soo Lim, J. Després

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Investigation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityPhenotypeAtherosclerotic cardiovascular diseasePrecision medicinePsychological interventionClinical phenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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