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Enregistrement W1963548752 · doi:10.1097/aci.0b013e328349b166

Early life exposures

2011· review· en· W1963548752 sur OpenAlexaff
Anita L. Kozyrskyj, Salma Bahreinian, Meghan B. Azad

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Allergy and Clinical Immunology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaDiseaseAllergyImmunologyVitamin D and neurologyEnvironmental healthImmune systemPregnancyBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To identify and discuss recent studies relating prenatal and early-life environmental exposures to the development of asthma and allergic disease. RECENT FINDINGS: New studies show that prenatal and early-life stress can alter infant immune profiles, increasing risk for asthma and allergy. Mounting evidence implicates indoor and outdoor air pollution in the origins of allergic disease, while Vitamin D intake and a Mediterranean diet may be protective. The role of early-life fever and infection remain controversial, with recent studies yielding conflicting results and new evidence indicating that previous studies may have been confounded. New studies are increasingly focused on environmental 'imprinting' of the infant gut microbiota, which is a critical determinant of immune system development. Early exposures impacting the intestinal microbiota include mode of delivery, infant diet, and use of antibiotics - factors that are also associated with childhood asthma and allergic disease. SUMMARY: This overview highlights environmental exposures during the in-utero and ex-utero time periods that are potential stimuli for the early programming of asthma and allergy. Special consideration is given for the potential role of intestinal microbiota. Future studies in this field promise to inform health policy and intervention strategies for the prevention of asthma and allergic disease.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
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

Citations117
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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