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Enregistrement W2322698755 · doi:10.1002/oby.21487

Developmental programming: State‐of‐the‐science and future directions–Summary from a Pennington Biomedical symposium

2016· review· en· W2322698755 sur OpenAlexafffund
Elizabeth F. Sutton, L. Anne Gilmore, David B. Dunger, B.T. Heijmans, Marie‐France Hivert, Charlotte Ling, J. Alfredo Martínéz, Susan E. Ozanne, Rebecca A. Simmons, Moshe Szyf, Robert A. Waterland, Leanne M. Redman, Éric Ravussin

Notice bibliographique

RevueObesity · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilNational Institute on AgingNutrition Obesity Research Center, University of North CarolinaNational Institutes of HealthVetenskapsrådetEuropean CommissionWellbeing of WomenUniversidad de NavarraBritish Heart FoundationAmerican Diabetes AssociationCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPopulationMedicineGerontologyEngineering ethicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: On December 8-9, 2014, the Pennington Biomedical Research Center convened a scientific symposium to review the state-of-the-science and future directions for the study of developmental programming of obesity and chronic disease. The objectives of the symposium were to discuss: (i) past and current scientific advances in animal models, population-based cohort studies, and human clinical trials, (ii) the state-of-the-science of epigenetic-based research, and (iii) considerations for future studies. RESULTS: This symposium provided a comprehensive assessment of the state of the scientific field and identified research gaps and opportunities for future research in order to understand the mechanisms contributing to the developmental programming of health and disease. CONCLUSIONS: Identifying the mechanisms which cause or contribute to developmental programming of future generations will be invaluable to the scientific and medical community. The ability to intervene during critical periods of prenatal and early postnatal life to promote lifelong health is the ultimate goal. Considerations for future research including the use of animal models, the study design in human cohorts with considerations about the timing of the intrauterine exposure, and the resulting tissue-specific epigenetic signature were extensively discussed and are presented in this meeting summary.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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