Are animal models relevant to key aspects of human parturition?
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Notice bibliographique
Résumé
Preterm birth remains the most serious complication of pregnancy and is associated with increased rates of infant death or permanent neurodevelopmental disability. Our understanding of the regulation of parturition remains inadequate. The scientific literature, largely derived from rodent animal models, suggests two major mechanisms regulating the timing of parturition: the withdrawal of the steroid hormone progesterone and a proinflammatory response by the immune system. However, available evidence strongly suggests that parturition in the human has significantly different regulators and mediators from those in most of the animal models. Our objectives are to critically review the data and concepts that have arisen from use of animal models for parturition and to rationalize the use of a new model. Many animal models have contributed to advances in our understanding of the regulation of parturition. However, we suggest that those animals dependent on progesterone withdrawal to initiate parturition clearly have a limitation to their translation to the human. In such models, a linear sequence of events (e.g., luteolysis, progesterone withdrawal, uterine activation, parturition) gives rise to the concept of a "trigger" mechanism. Conversely, we propose that human parturition may arise from the concomitant maturation of several systems in parallel. We have termed this novel concept "modular accumulation of physiological systems" (MAPS). We also emphasize the urgency to determine the precise role of the immune system in the process of parturition in situations other than intrauterine infection. Finally, we accentuate the need to develop a nonprimate animal model whose physiology is more relevant to human parturition. We suggest that the guinea pig displays several key physiological characteristics of gestation that more closely resemble human pregnancy than do currently favored animal models. We conclude that the application of novel concepts and new models are required to advance translational research in parturition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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