Vitamin B6 status and its relationship with polyunsaturated fatty acid concentrations during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Suboptimal vitamin B6 status was shown to alter polyunsaturated fatty acid (PUFA) profiles, decreasing plasma (n‐3) and (n‐6) PUFA concentrations, in healthy men and women. Aim To assess the relationships between plasma pyridoxal 5'‐phosphate (PLP) and docosahexaenoic acid (DHA), eicosapentaenoic acid (EPA) and arachidonic acid (AA) concentrations at different stages of pregnancy. Methods Prospective cohort study in 213 healthy pregnant women (aged 20‐40 y) followed across trimesters at 5‐13, 20‐26 and 30‐36 wk. The study was conducted in Rio de Janeiro, Brazil. Fasting plasma PLP (nmol/L) and serum PUFA (µg/mL) were measured by HPLC and GLC, respectively. Results Plasma PLP concentrations [median (IQR)] dropped from 35.8 (28.4‐43.6) in the 1 st to 21.2 (16.2‐27.1) in the 2 nd trimester ( P <0.0001) and further decreased to 16.9 (12.8‐21.6) in the 3 rd trimester ( P <0.0001). Median (IQR) PUFA concentrations were 55.8 (44.0‐65.5), 70.7 (60.9‐84.7), 74.5 (63.6‐89.6) for DHA; 8.4 (6.6‐11.7), 8.4 (6.5‐12.0), 7.4 (5.2‐10.9) for EPA; and 206 (179‐245), 236 (205‐270), 237 (207‐279) for AA in the 1 st , 2 nd , and 3 rd trimester, respectively. Plasma PLP and DHA were correlated ( P <0.05) in the 1 st ( ρ =0.14) and 2 nd trimester ( ρ =0.20); plasma PLP and EPA ( ρ =0.24) and AA ( ρ =0.18) were correlated in the 2 nd trimester ( P <0.05); no significant correlations were observed between PLP and any PUFA in the 3 rd trimester. Conclusions Plasma PLP concentrations were correlated with DHA, EPA and AA in early pregnancy. Funding: CNPq, FAPERJ, VRF‐FNH‐UBC
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».