MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1879834872 · doi:10.2337/dc14-0549

Glycation of Fetal Hemoglobin Reflects Hyperglycemia Exposure In Utero

2014· article· en· W1879834872 sur OpenAlexaff
Félix Dupont, Marie‐France Hivert, Catherine Allard, Julie Ménard, Patrice Perron, Luigi Bouchard, Julie Robitaille, Jean‐Charles Pasquier, Christiane Auray‐Blais, Jean‐Luc Ardilouze

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversité LavalCégep de ChicoutimiUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesOffspringGlycationInternal medicineGlycated hemoglobinIn uteroGlycemicDiabetes mellitusEndocrinologyPregnancyFetusCohortCord bloodBiomarkerUmbilical cordFetal programmingHemoglobinGestationType 2 diabetesImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The lifetime risk of metabolic diseases in offspring of women with gestational diabetes mellitus (GDM) depends, at least in part, on the impact of glycemic fetal programming. To quantify this impact, we have developed and validated a unique mass spectrometry method to measure the percentage of glycated hemoglobin in cord blood. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This case-control study includes 37 GDM women and 30 pregnant women with normal glucose tolerance (NGT). RESULTS: Glycation of the α-chain (Glα) was higher in neonates from GDM (2.32 vs. 2.20%, P < 0.01). Glα strongly correlated with maternal A1C measured at delivery in the overall cohort (r = 0.67, P < 0.0001) as well as in each group (GDM: r = 0.66, P < 0.0001; NGT: r = 0.50, P = 0.01). CONCLUSIONS: Thus, Glα may reflect hyperglycemic exposure during the last weeks of fetal development. Future studies will confirm Glα is a predictive biomarker of prenatally programmed lifetime metabolic health and disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes CareMême sujetGestational Diabetes Research and ManagementTravaux en français237 207