Guinea pig models for translation of the developmental origins of health and disease hypothesis into the clinic
Notice bibliographique
Résumé
Over 30 years ago Professor David Barker first proposed the theory that events in early life could explain an individual's risk of non-communicable disease in later life: the developmental origins of health and disease (DOHaD) hypothesis. During the 1990s the validity of the DOHaD hypothesis was extensively tested in a number of human populations and the mechanisms underpinning it characterised in a range of experimental animal models. Over the past decade, researchers have sought to use this mechanistic understanding of DOHaD to develop therapeutic interventions during pregnancy and early life to improve adult health. A variety of animal models have been used to develop and evaluate interventions, each with strengths and limitations. It is becoming apparent that effective translational research requires that the animal paradigm selected mirrors the tempo of human fetal growth and development as closely as possible so that the effect of a perinatal insult and/or therapeutic intervention can be fully assessed. The guinea pig is one such animal model that over the past two decades has demonstrated itself to be a very useful platform for these important reproductive studies. This review highlights similarities in the in utero development between humans and guinea pigs, the strengths and limitations of the guinea pig as an experimental model of DOHaD and the guinea pig's potential to enhance clinical therapeutic innovation to improve human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».