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Enregistrement W2896962462 · doi:10.1152/ajpregu.00391.2017

Improving pregnancy outcomes in humans through studies in sheep

2018· article· en· W2896962462 sur OpenAlexafffund
Janna L. Morrison, Mary J. Berry, Kimberley J. Botting, Jack R. T. Darby, Martin G. Frasch, Kathryn L. Gatford, Dino A. Giussani, Clint Gray, Richard Harding, Emilio A. Herrera, Matthew W. Kemp, Mitchell C. Lock, I. Caroline McMillen, Timothy J. M. Moss, Gabrielle C. Musk, Mark H. Oliver, Timothy R.H. Regnault, Claire T. Roberts, Jia Yin Soo, Ross L. Tellam

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoNational Health and Medical Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Industry, Innovation, Science, Research and Tertiary Education, Australian GovernmentAustralian Research CouncilWellcome TrustBritish Heart FoundationGovernment of CanadaDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentWellcome
Mots-clésPregnancyFetusMedicineEtiologyDiseaseHuman diseasePsychological interventionHuman studiesStrengths and weaknessesAnimal modelIntensive care medicineBioinformaticsObstetricsPsychologyPathologyBiologyPsychiatryEndocrinologyInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental studies that are relevant to human pregnancy rely on the selection of appropriate animal models as an important element in experimental design. Consideration of the strengths and weaknesses of any animal model of human disease is fundamental to effective and meaningful translation of preclinical research. Studies in sheep have made significant contributions to our understanding of the normal and abnormal development of the fetus. As a model of human pregnancy, studies in sheep have enabled scientists and clinicians to answer questions about the etiology and treatment of poor maternal, placental, and fetal health and to provide an evidence base for translation of interventions to the clinic. The aim of this review is to highlight the advances in perinatal human medicine that have been achieved following translation of research using the pregnant sheep and fetus.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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