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Enregistrement W2283921718 · doi:10.1152/physrev.00015.2015

In Utero Origins of Hypertension: Mechanisms and Targets for Therapy

2016· review· en· W2283921718 sur OpenAlexafffund
Jude S. Morton, Christy‐Lynn M. Cooke, Sandra T. Davidge

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIn uteroMedicineIntensive care medicineNeuroscienceBioinformaticsInternal medicinePhysiologyBiologyPregnancyFetusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The developmental origins of health and disease theory is based on evidence that a suboptimal environment during fetal and neonatal development can significantly impact the evolution of adult-onset disease. Abundant evidence exists that a compromised prenatal (and early postnatal) environment leads to an increased risk of hypertension later in life. Hypertension is a silent, chronic, and progressive disease defined by elevated blood pressure (>140/90 mmHg) and is strongly correlated with cardiovascular morbidity/mortality. The pathophysiological mechanisms, however, are complex and poorly understood, and hypertension continues to be one of the most resilient health problems in modern society. Research into the programming of hypertension has proposed pharmacological treatment strategies to reverse and/or prevent disease. In addition, modifications to the lifestyle of pregnant women might impart far-reaching benefits to the health of their children. As more information is discovered, more successful management of hypertension can be expected to follow; however, while pregnancy complications such as fetal growth restriction, preeclampsia, preterm birth, etc., continue to occur, their offspring will be at increased risk for hypertension. This article reviews the current knowledge surrounding the developmental origins of hypertension, with a focus on mechanistic pathways and targets for therapeutic and pharmacologic 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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0040,002

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations100
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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