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Enregistrement W4224209993 · doi:10.3390/ijms23084467

Recent Experimental Studies of Maternal Obesity, Diabetes during Pregnancy and the Developmental Origins of Cardiovascular Disease

2022· review· en· W4224209993 sur OpenAlexafffund
Stephanie M. Kereliuk, Vernon W. Dolinsky

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesManitoba Medical Service FoundationResearch Manitoba
Mots-clésOffspringObesityPregnancyDiseaseMedicineDiabetes mellitusGestational diabetesHeart diseaseInternal medicineEndocrinologyGestationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, cardiovascular disease remains the leading cause of death. Most concerning is the rise in cardiovascular risk factors including obesity, diabetes and hypertension among youth, which increases the likelihood of the development of earlier and more severe cardiovascular disease. While lifestyle factors are involved in these trends, an increasing body of evidence implicates environmental exposures in early life on health outcomes in adulthood. Maternal obesity and diabetes during pregnancy, which have increased dramatically in recent years, also have profound effects on fetal growth and development. Mounting evidence is emerging that maternal obesity and diabetes during pregnancy have lifelong effects on cardiovascular risk factors and heart disease development. However, the mechanisms responsible for these observations are unknown. In this review, we summarize the findings of recent experimental studies, showing that maternal obesity and diabetes during pregnancy affect energy metabolism and heart disease development in the offspring, with a focus on the mechanisms involved. We also evaluate early proof-of-concept studies for interventions that could mitigate maternal obesity and gestational diabetes-induced cardiovascular disease risk in the offspring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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