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Enregistrement W2130981336 · doi:10.1017/s204017441300010x

Developmental programming of cardiovascular disease by prenatal hypoxia

2013· article· en· W2130981336 sur OpenAlexafffund
Dino A. Giussani, Sandra T. Davidge

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Origins of Health and Disease · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilIsaac Newton TrustDirectorate for Biological SciencesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of CambridgeUniversity of AlbertaChildren's Health Research InstituteWomen and Children's Health Research InstituteLister Institute of Preventive MedicineBritish Heart FoundationAlberta InnovatesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésHypoxia (environmental)PregnancyOffspringDiseaseMedicineFetal programmingFetusMetabolic syndromePsychological interventionBioinformaticsPhysiologyIntensive care medicineObesityInternal medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now recognized that the quality of the fetal environment during early development is important in programming cardiovascular health and disease in later life. Fetal hypoxia is one of the most common consequences of complicated pregnancies worldwide. However, in contrast to the extensive research effort on pregnancy affected by maternal nutrition or maternal stress, the contribution of pregnancy affected by fetal chronic hypoxia to developmental programming is only recently becoming delineated and established. This review discusses the increasing body of evidence supporting the programming of cardiac susceptibility to ischaemia and reperfusion (I/R) injury, of endothelial dysfunction in peripheral resistance circulations, and of indices of the metabolic syndrome in adult offspring of hypoxic pregnancy. An additional focus of the review is the identification of plausible mechanisms and the implementation of maternal and early life interventions to protect against adverse programming.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations188
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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