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Enregistrement W2112279728 · doi:10.2174/092986712803833227

Adiponectin in Pregnancy: Implications for Health and Disease

2012· review· en· W2112279728 sur OpenAlexafffund
Arthur Retnakaran, Ravi Retnakaran

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensDiabetes CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdiponectinGestational diabetesPregnancyPreeclampsiaAdipokineMedicineContext (archaeology)EndocrinologyDiabetes mellitusInternal medicineDiseaseMetabolic syndromePhysiologyBioinformaticsInsulin resistanceGestationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pregnancy is a unique physiologic state that is associated with profound alterations in maternal metabolic, endocrine, and vascular function, designed to ensure the delivery of appropriate energy and nutrition to the developing fetus. In this context, the role of the fat-derived hormone adiponectin is of interest, particularly in light of emerging recognition of the broad array of physiologic processes upon which this adipokine impacts. Indeed, adiponectin has pleiotropic effects on the regulation of energy homeostasis, systemic inflammation, vascular function, cell growth, and even bone metabolism. Thus, in this review, we consider existing evidence for the physiologic role of adiponectin in human gestation and how this protein may be relevant to two major medical disorders of pregnancy: gestational diabetes mellitus and preeclampsia. While studies to date have yielded many conflicting findings pertaining to adiponectin in pregnancy, further investigation in this area is essential. Ultimately, elucidation of adiponectin physiology in the setting of both normal pregnancy and its pathologic conditions may provide unique insight into fundamental processes that are relevant to health and disease in mother and child.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations32
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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