Developmental origins of metabolic diseases
Notice bibliographique
Résumé
Almost 2 billion adults in the world are overweight, and more than half of them are classified as obese, while nearly one-third of children globally experience poor growth and development. Given the vast amount of knowledge that has been gleaned from decades of research on growth and development, a number of questions remain as to why the world is now in the midst of a global epidemic of obesity accompanied by the "double burden of malnutrition," where overweight coexists with underweight and micronutrient deficiencies. This challenge to the human condition can be attributed to nutritional and environmental exposures during pregnancy that may program a fetus to have a higher risk of chronic diseases in adulthood. To explore this concept, frequently called the developmental origins of health and disease (DOHaD), this review considers a host of factors and physiological mechanisms that drive a fetus or child toward a higher risk of obesity, fatty liver disease, hypertension, and/or type 2 diabetes (T2D). To that end, this review explores the epidemiology of DOHaD with discussions focused on adaptations to human energetics, placental development, dysmetabolism, and key environmental exposures that act to promote chronic diseases in adulthood. These areas are complementary and additive in understanding how providing the best conditions for optimal growth can create the best possible conditions for lifelong health. Moreover, understanding both physiological as well as epigenetic and molecular mechanisms for DOHaD is vital to most fully address the global issues of obesity and other chronic diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».