Fructose, pregnancy and later life impacts
Notice bibliographique
Résumé
Fructose is an increasingly common constituent of the Westernized diet due to cost and production efficiencies. Although an integral component of our pre-industrial revolution diet, over the past two decades human and animal studies have highlighted that excessive fructose intake appears to be associated with adverse metabolic effects. Excessive intake of fructose is the combined result of increased total energy consumption and increased portion sizes of foods, which often incorporate the fructose-containing sugars sucrose and high-fructose corn-syrup (HFCS). The adverse metabolic effects following excessive fructose consumption have become a hot topic in mainstream media and there is now rigorous scientific debate regarding periods of exposure, dosage levels, interactive effects with other sugars and fats and mechanisms underlying the actions of fructose. There is still a degree of controversy regarding the extent to which sugars such as sucrose and HFCS have contributed to the current epidemic of obesity and diabetes. Furthermore, an increasing number of infants are being exposed to sugar-sweetened food and beverages before birth and during early postnatal life, highlighting the importance of determining the long-term effects of this perinatal exposure on the developing offspring. There are limited human observational and controlled studies identifying associations of excessive sweetened food and beverage consumption with poor pregnancy outcomes. Animal research has demonstrated an increased incidence of gestational diabetes as well as altered maternal, fetal and offspring metabolic function, although the long-term effects and the mechanism underlying these perturbations are ill defined. This review aims to understand the role of early life fructose exposure in modifying postnatal risk of disease in the offspring, focusing on fructose intake during pregnancy and in early postnatal life.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».