Early life risk and resiliency factors and their influences on developmental outcomes and disease pathways: a rapid evidence review of systematic reviews and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
The Developmental Origins of Health and Disease (DOHaD) framework aims to understand how environmental exposures in early life shape lifecycle health. Our understanding and the ability to prevent poor health outcomes and enrich for resiliency remain limited, in part, because exposure-outcome relationships are complex and poorly defined. We, therefore, aimed to determine the major DOHaD risk and resilience factors. A systematic approach with a 3-level screening process was used to conduct our Rapid Evidence Review following the established guidelines. Scientific databases using DOHaD-related keywords were searched to capture articles between January 1, 2009 and April 19, 2019. A final total of 56 systematic reviews/meta-analyses were obtained. Studies were categorized into domains based on primary exposures and outcomes investigated. Primary summary statistics and extracted data from the studies are presented in Graphical Overview for Evidence Reviews diagrams. There was substantial heterogeneity within and between studies. While global trends showed an increase in DOHaD publications over the last decade, the majority of data reported were from high-income countries. Articles were categorized under six exposure domains: Early Life Nutrition, Maternal/Paternal Health, Maternal/Paternal Psychological Exposure, Toxicants/Environment, Social Determinants, and Others. Studies examining social determinants of health and paternal influences were underrepresented. Only 23% of the articles explored resiliency factors. We synthesized major evidence on relationships between early life exposures and developmental and health outcomes, identifying risk and resiliency factors that influence later life health. Our findings provide insight into important trends and gaps in knowledge within many exposures and outcome domains.
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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 | 0,047 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».