Erythrocyte cell membrane phospholipid levels compared against reported dietary intakes of polyunsaturated fatty acids in pregnant Mexican women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the validity of a food-frequency questionnaire (FFQ) for assessment of the dietary intakes of polyunsaturated fatty acids (PUFAs) against a biochemical marker of fat intake, erythrocyte cell membrane phospholipid levels, during pregnancy. DESIGN: Cross-sectional analysis. SETTING: Developmental Neurobiology Department, National Institute of Perinatology, Mexico City. SUBJECTS: One hundred forty-six healthy pregnant women during the last trimester of pregnancy. Among women enrolled, the first 35 pregnant women (24%) had their erythrocytes analysed for fatty acid status. METHODS: We administered an FFQ and compared intakes of PUFAs against their erythrocyte cell membrane concentrations, processed by gas chromatography. RESULTS: Pearson correlation coefficients among alpha-linolenic acid (ALN), docosahexaenoic acid (DHA) and eicosapentaenoic acid in erythrocyte cell membranes against their crude dietary counterparts were 0.32, 0.35 and 0.36 (each P < 0.05). In a simple linear regression, erythrocyte DHA and arachidonic acid (AA) were significantly related to their respective dietary intakes (beta = 0.30, 95% confidence interval (CI): 0.007-0.60, P=0.045 for DHA; beta = 0.49, 95% CI: 0.010-0.98, P=0.044 for AA). Erythrocyte cell membrane ALN concentration (%/total) was only marginally related to ALN dietary intake (mg day-1) (beta = 0.52, 95% CI: -0.020-1.10, P=0.061). However, after adjustment for long-chain n-3 PUFA/AA, this association reached significance (beta = 0.44, 95% CI: 0.026-0.825, P=0.038). Main dietary sources for n-3 PUFAs were canned tuna fish and fresh catfish; for n-6 these were eggs and cow's milk. The use of this FFQ in these pregnant Mexican women provided estimates of average long-term intakes of PUFAs and correlated reasonably well with their erythrocyte cell membrane phospholipid status. However, we need to consider that, during pregnancy, there is a faster turnover of PUFAs from fat storage that may modify the profile of erythrocyte PUFAs and lower the correlation between dietary intake and erythrocyte PUFAs.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».