Maternal selenium, copper and zinc concentrations in pregnancy associated with small‐for‐gestational‐age infants
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy during adolescence increases the risk of adverse pregnancy outcome, especially small-for-gestational-age (SGA) birth, which has been linked to micronutrient deficiencies. Smoking has been shown to be related to lower micronutrient concentrations. Different ethnicities have not been examined. We used a subset from a prospective observational study, the About Teenage Eating study consisting of 126 pregnant adolescents (14-18-year-olds) between 28 and 32 weeks gestation. Micronutrient status was assessed by inductively coupled mass spectrometry. Smoking was assessed by self-report and plasma cotinine, and SGA was defined as infants born <10th corrected birthweight centile. The main outcome measures were as follows: (1) maternal plasma selenium, copper and zinc concentrations in adolescent mothers giving birth to SGA vs. appropriate-for-gestational-age (AGA) infants; and (2) comparison of micronutrient concentrations between women of different ethnicities and smoking habits. The plasma selenium {mean ± standard deviation (SD) [95% confidence interval (CI)]} concentration was lower in the SGA [n = 19: 49.4 ± 7.3 (CI: 45.9, 52.9) µg L(-1)] compared with the AGA [n = 107: 65.1 ± 12.5 (CI: 62.7, 67.5) µg L(-1); P < 0.0001] group. Smoking mothers had a lower selenium concentration compared with non-smokers (P = 0.01) and Afro-Caribbean women had higher selenium concentrations compared with White Europeans (P = 0.02). Neither copper nor zinc concentrations varied between groups. Low plasma selenium concentration in adolescent mothers could contribute to the risk of delivering an SGA infant, possibly through lowering placental antioxidant defence, thus directly affecting fetal growth. Differences in plasma selenium between ethnicities may relate to variation in nutritional intake, requiring further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».