Circulating interleukin-6 concentrations during and after gestational diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent studies have shown that high interleukin-6 (IL-6) secretion may aggravate insulin resistance in pregnancy and participate in the pathogenesis of gestational diabetes mellitus (GDM). The aim of this study was to determine whether the presence of GDM is associated with elevated IL-6 concentrations and whether this association remains after delivery, independent of body mass index. DESIGN: Longitudinal study. SETTING: Hospital-based. SAMPLE: Forty-seven women were screened for GDM with a 75g oral glucose tolerance test at 26.1±3.7 weeks of pregnancy following the Canadian Diabetes Association guidelines (20 GDM, 27 control subjects). MAIN OUTCOME MEASURES: Interleukin-6 levels were measured by ELISA at the time of GDM screening and two months post-partum. RESULTS: Interleukin-6 concentrations were significantly higher in women with GDM compared with control women at the time of GDM screening (1.47±0.72 vs. 0.90±0.32pg/mL, p≤0.01). Similar results were obtained two months post-partum, where IL-6 levels remained significantly higher in women with GDM compared with control women (1.88±0.85 vs. 1.41±0.87pg/mL, p≤0.05). Interleukin-6 concentrations were significantly correlated with the Matsuda insulin sensitivity index, measured at the two time points (r=-0.60, p≤0.01 and r=-0.34, p≤0.05). The Matsuda insulin sensitivity index was an independent and significant predictor of IL-6 concentrations at the time of GDM screening, explaining 35.6% of the variance (p≤0.0001) in this variable. IL-6 concentration measured at GDM screening was identified as an independent and significant predictor of post-partum IL-6 concentrations, explaining 28.6% of the variance (p≤0.001). CONCLUSIONS: These results show that GDM is associated with elevated IL-6 levels independent of obesity levels, both during pregnancy and after delivery.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».