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Enregistrement W4234665825 · doi:10.1530/rep-20-0271

Maternal iron homeostasis: effect on placental development and function

2020· review· en· W4234665825 sur OpenAlexafffund
Hannah Roberts, Stephane L. Bourque, Stephen J. Renaud

Notice bibliographique

RevueReproduction · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLawson Health Research InstituteUniversity of Alberta HospitalUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPlacentaIron deficiencyPregnancyFetusOffspringMedicinePhysiologyIntrauterine growth restrictionObstetricsBiologyInternal medicineAnemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron is an essential mineral that participates in oxygen transport, DNA synthesis and repair, and as a cofactor for various cellular processes. Iron deficiency is the most common nutritional deficiency worldwide. Due to blood volume expansion and demands from the fetal-placental unit, pregnant women are one of the populations most at risk of developing iron deficiency. Iron deficiency during pregnancy poses major health concerns for offspring, including intrauterine growth restriction and long-term health complications. Although the underlying mechanisms remain unclear, maternal iron deficiency may indirectly impair fetal growth through changes in the structure and function of the placenta. Since the placenta forms the interface between mother and baby, understanding how the placenta changes in iron deficiency may yield new diagnostic indices of fetal stress in affected pregnancies, thereby leading to earlier interventions and improved fetal outcomes. In this review, we compile current data on the changes in placental development and function that occur under conditions of maternal iron deficiency, and discuss challenges and perspectives on managing the high incidence of iron deficiency in pregnant women.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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