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Enregistrement W2901428552 · doi:10.3390/ijms19113665

Programming of Vascular Dysfunction in the Intrauterine Milieu of Diabetic Pregnancies

2018· review· en· W2901428552 sur OpenAlexaff
Nada A. Sallam, Victoria A. C. Palmgren, Radha Dutt Singh, Cini Mathew John, Jennifer Thompson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringGestational diabetesEndothelial dysfunctionMedicineDiabetes mellitusPregnancyEndocrinologyInternal medicineDiseaseIntrauterine growth restrictionImpaired glucose toleranceObesityVascular diseaseObstetricsPhysiologyGestationType 2 diabetesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rising global tide of obesity, gestational diabetes mellitus (GDM) burgeoned into one of the most common antenatal disorders worldwide. Macrosomic babies born to diabetic mothers are more likely to develop risk factors for cardiovascular disease (CVD) before they reach adulthood. Rodent studies in offspring born to hyperglycemic pregnancies show vascular dysfunction characterized by impaired nitric oxide (NO)-mediated vasodilation and increased production of contractile prostanoids by cyclooxygenase 2 (COX-2). Vascular dysfunction is a key pathogenic event in the progression of diabetes-related vascular disease, primarily attributable to glucotoxicity. Therefore, glucose-induced vascular injury may stem directly from the hyperglycemic intrauterine environment of GDM pregnancy, as evinced by studies showing endothelial activation and inflammation at birth or in childhood in offspring born to GDM mothers. This review discusses potential mechanisms by which intrauterine hyperglycemia programs dysfunction in the developing vasculature.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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