The fascinating theory of fetal programming of adult diseases: A review of the fundamentals of the Barker hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The theory of fetal programming of adult diseases was first proposed by David J.P. Barker in the eighties of the previous century, to explain the higher susceptibility of some people toward the development of ischemic heart disease. According to his hypothesis, poor maternal living conditions during gestation represent an important risk factor for the onset of atherosclerotic heart disease later in life. The analysis of the early phases of fetal development is a fundamental tool for the risk stratification of children and adults, allowing the identification of susceptible or resistant subjects to multiple diseases later in life. Here, we provide a narrative summary of the most relevant evidence supporting the Barker hypothesis in multiple fields of medicine, including neuropsychiatric disorders, such as Parkinson disease and Alzheimer disease, kidney failure, atherosclerosis, coronary heart disease, stroke, diabetes, cancer onset and progression, metabolic syndrome, and infectious diseases including COVID-19. Given the consensus on the role of body weight at birth as a practical indicator of the fetal nutritional status during gestation, every subject with a low birth weight should be considered an "at risk" subject for the development of multiple diseases later in life. The hypothesis of the "physiological regenerative medicine," able to improve fetal organs' development in the perinatal period is discussed, in the light of recent experimental data indicating Thymosin Beta-4 as a powerful growth promoter when administered to pregnant mothers before birth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».