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Enregistrement W3035631882 · doi:10.2174/1570161118666200616144512

Effects of Maternal Obesity and Gestational Diabetes Mellitus on the Placenta: Current Knowledge and Targets for Therapeutic Interventions

2020· review· en· W3035631882 sur OpenAlexafffund
Samantha Bedell, Janine R. Hutson, Barbra de Vrijer, Genevieve Eastabrook

Notice bibliographique

RevueCurrent Vascular Pharmacology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWestern University
Mots-clésMedicineGestational diabetesPlacentaDyslipidemiaIntrauterine growth restrictionPregnancyObesityPreeclampsiaOffspringDiabetes mellitusFetusObstetricsBioinformaticsEndocrinologyGestationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity and gestational diabetes mellitus (GDM) are becoming more common among pregnant women worldwide and are individually associated with a number of placenta-mediated obstetric complications, including preeclampsia, macrosomia, intrauterine growth restriction and stillbirth. The placenta serves several functions throughout pregnancy and is the main exchange site for the transfer of nutrients and gas from mother to fetus. In pregnancies complicated by maternal obesity or GDM, the placenta is exposed to environmental changes, such as increased inflammation and oxidative stress, dyslipidemia, and altered hormone levels. These changes can affect placental development and function and lead to abnormal fetal growth and development as well as metabolic and cardiovascular abnormalities in the offspring. This review aims to summarize current knowledge on the effects of obesity and GDM on placental development and function. Understanding these processes is key in developing therapeutic interventions with the goal of mitigating these effects and preventing future cardiovascular and metabolic pathology in subsequent generations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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