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Enregistrement W1500720820 · doi:10.1002/dev.21311

Hippocampal neuron populations are reduced in vervet monkeys with fetal alcohol exposure

2015· article· en· W1500720820 sur OpenAlexafffund
Mark Burke, Maurice Ptito, Frank R. Ervin, Roberta M. Palmour

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHippocampal formationOffspringPregnancyFetal alcohol syndromeHippocampusPsychologyPhysiologyJuvenileEndocrinologyInternal medicineNeuroscienceMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prenatal exposure to beverage alcohol is a major cause of mild mental retardation and developmental delay. In nonendangered alcohol-preferring vervet monkeys, we modeled the most common nondysmorphic form of fetal alcohol syndrome disorder with voluntary drinking during the third trimester of pregnancy. Here, we report significant numerical reductions in the principal hippocampal neurons of fetal alcohol-exposed (FAE) offspring, as compared to age-matched, similarly housed conspecifics with isocaloric sucrose exposure. These deficits, particularly marked in CA1 and CA3, are present neonatally and persist through infancy (5 months) and juvenile (2 years) stages. Although the volumes of hippocampal subdivisions in FAE animals are not atypical at birth, by age 2, they are only 65-70% of those estimated in age-matched controls. These data suggest that moderate, naturalistic alcohol consumption during late pregnancy results in a stable loss of hippocampal neurons and a progressive reduction of hippocampal volume.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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