Each Degree of Glucose Intolerance in Pregnancy Predicts Distinct Trajectories of β-Cell Function, Insulin Sensitivity, and Glycemia in the First 3 Years Postpartum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glucose intolerance in pregnancy predicts an increased risk of future type 2 diabetes mellitus (T2DM) that is proportional to the severity of antepartum dysglycemia (i.e., highest in women with gestational diabetes mellitus [GDM], followed by those with milder dysglycemia). However, the pathophysiologic changes driving this risk are not known. Thus, we evaluated the longitudinal changes in β-cell function, insulin sensitivity, and glycemia in the first 3 years postpartum after gestational dysglycemia. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 337 women underwent glucose challenge test (GCT) and oral glucose tolerance test (OGTT) in pregnancy, followed by repeat OGTT at 3 months, 1 year, and 3 years postpartum. The antepartum GCT/OGTT identified four gestational glucose tolerance groups: GDM (n = 105); gestational impaired glucose tolerance (GIGT; n = 60); abnormal GCT, followed by normal glucose tolerance (NGT) on the OGTT (abnormal GCT NGT; n = 96); and normal GCT with NGT (n = 76). RESULTS: At each of 3 months, 1 year, and 3 years postpartum, the prevalence of glucose intolerance increased from normal GCT NGT to abnormal GCT NGT to GIGT to GDM (all P < 0.001), whereas β-cell function, assessed by the Insulin Secretion-Sensitivity Index-2 (ISSI-2), and insulin sensitivity (Matsuda index), progressively decreased across the groups (all P < 0.002). Each group predicted distinct trajectories of ISSI-2, Matsuda index, and fasting and 2-h glucose (all P < 0.001). Notably, GDM, GIGT, and abnormal GCT NGT predicted varying rates of declining β-cell function and insulin sensitivity, as well as rising glycemia, compared with normal GCT NGT. CONCLUSIONS: Each degree of gestational glucose intolerance predicts distinct trajectories of β-cell function, insulin sensitivity, and glycemia in the first 3 years postpartum that drive their differential risk of future T2DM.
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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 ».