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Enregistrement W2002917015 · doi:10.3390/nu7010360

Placental Adaptations in Growth Restriction

2015· review· en· W2002917015 sur OpenAlexaff
Song Zhang, Timothy R.H. Regnault, Paige Barker, Kimberley J. Botting, Isabella C. McMillen, Christine McMillan, Claire T. Roberts, Janna L. Morrison

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilHeart Foundation
Mots-clésIntrauterine growth restrictionPlacental insufficiencyPlacentaConceptusBiologyFetusSyncytiotrophoblastFetal growthInternal medicineEndocrinologyPregnancyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The placenta is the primary interface between the fetus and mother and plays an important role in maintaining fetal development and growth by facilitating the transfer of substrates and participating in modulating the maternal immune response to prevent immunological rejection of the conceptus. The major substrates required for fetal growth include oxygen, glucose, amino acids and fatty acids, and their transport processes depend on morphological characteristics of the placenta, such as placental size, morphology, blood flow and vascularity. Other factors including insulin-like growth factors, apoptosis, autophagy and glucocorticoid exposure also affect placental growth and substrate transport capacity. Intrauterine growth restriction (IUGR) is often a consequence of insufficiency, and is associated with a high incidence of perinatal morbidity and mortality, as well as increased risk of cardiovascular and metabolic diseases in later life. Several different experimental methods have been used to induce placental insufficiency and IUGR in animal models and a range of factors that regulate placental growth and substrate transport capacity have been demonstrated. While no model system completely recapitulates human IUGR, these animal models allow us to carefully dissect cellular and molecular mechanisms to improve our understanding and facilitate development of therapeutic interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations270
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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