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Enregistrement W4415305071 · doi:10.1016/j.cophys.2025.100870

Pregnancy complications and later-life maternal cardiovascular health: mechanistic insights from animal models

2025· article· en· W4415305071 sur OpenAlexafffund
Amanda Almeida de Oliveira, Floor Spaans, Murilo E. Graton, Christy-Lynn M. Cooke, Sandra T. Davidge

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaStollery Children’s Hospital FoundationCanadian Institutes of Health ResearchWomen and Children's Health Research Institute
Mots-clésGestational diabetesPreeclampsiaDiseasePregnancyDiabetes mellitusMaternal deathCause of deathOrgan system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally in both men and women. Sex differences exist in the onset, progression, and outcomes of CVD with sex-specific factors such as pregnancy-related conditions likely contributing to these disparities. Preeclampsia (PE) and gestational diabetes mellitus (GDM) are two of the most common medical complications of pregnancy, affecting approximately 3-5% and 5-18%, respectively. Women with a history of PE or GDM are at a higher risk of developing CVD later in life. Still, the underlying mechanisms are not fully understood. This review presents an overview of the mechanisms underlying the development of PE and GDM, and discusses pathophysiological pathways revealed through animal models that could contribute to long-term maternal cardiovascular dysfunction.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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