TNFα Dynamics During the Oral Glucose Tolerance Test Vary According to the Level of Insulin Resistance in Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: TNFα is suspected to play a role in inflammation and insulin resistance leading to higher risk of metabolic impairment. Controversies exist concerning the role of TNFα in gestational insulin resistance. We investigated the interrelations between TNFα and insulin resistance in a large population-based cohort of pregnant women. METHODS: Women (n = 756) were followed prospectively at 5-16 weeks and 24-28 weeks of pregnancy. Anthropometric measures and blood samples were collected at both visits. A 75-g oral glucose tolerance test (OGTT) was conducted at the second trimester to assess insulin sensitivity status (homeostasis model of assessment of insulin resistance and Matsuda index). TNFα was measured at the first trimester (nonfasting) and at each time point of the OGTT. RESULTS: Participants were 28.4 ± 4.4 years old and had a mean body mass index of 25.5 ± 5.5 kg/m(2) at first trimester. Median TNFα levels were 1.56 (interquartile range, 1.18-2.06) pg/mL at first trimester and 1.61 (interquartile range, 1.12-2.13) pg/mL at second trimester (1 h after glucose load). At second trimester, higher TNFα levels were associated with higher insulin resistance index levels (r = 0.37 and -0.30 for homeostasis model of assessment of insulin resistance and Matsuda index, respectively; P < .0001), even after adjustment for age, body mass index, triglycerides, and adiponectin. Women with higher insulin resistance showed a continuing decrease in TNFα levels during the OGTT, whereas women who were more insulin sensitive showed an increase in TNFα at hour 1 and a decrease at hour 2 of the test. CONCLUSION: Higher insulin resistance is associated with higher levels of circulating TNFα at first and second trimesters of pregnancy. TNFα level dynamics during an OGTT at second trimester vary according to insulin-resistance state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».