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Enregistrement W2766468001 · doi:10.1139/bcb-2017-0118

Skeletal muscle and fetal alcohol spectrum disorder

2017· review· en· W2766468001 sur OpenAlexaffvenue
Semone B. Myrie, Mark A. Pinder

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleOffspringEndocrinologyInternal medicineMyopathyGlucose uptakeBiologyInsulin resistancePhysiologyMedicinePregnancyDiabetes mellitusInsulinGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle is critical for mobility and many metabolic functions integral to survival and long-term health. Alcohol can affect skeletal muscle physiology and metabolism, which will have immediate and long-term consequences on health. While skeletal muscle abnormalities, including morphological, biochemical, and functional impairments, are well-documented in adults that excessively consume alcohol, there is a scarcity of information about the skeletal muscle in the offspring prenatally exposed to alcohol ("prenatal alcohol exposure"; PAE). This minireview examines the available studies addressing skeletal muscle abnormalities due to PAE. Growth restriction, fetal alcohol myopathy, and abnormalities in the neuromuscular system, which contribute to deficits in locomotion, are some direct, immediate consequences of PAE on skeletal muscle morphology and function. Long-term health consequences of PAE-related skeletal abnormalities include impaired glucose metabolism in the skeletal muscle, resulting in glucose intolerance and insulin resistance, leading to an increased risk of type 2 diabetes. In general, there is limited information on the morphological, biochemical, and functional features of skeletal abnormalities in PAE offspring. There is a need to understand how PAE affects muscle growth and function at the cellular level during early development to improve the immediate and long-term health of offspring suffering from PAE.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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