Maternal Smoking and Metabolic Health Biomarkers in Newborns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal smoking has been associated with elevated risk of type 2 diabetes among the offspring in adulthood. The mechanisms underlying this fetal "programming" effect remain unclear. The present study sought to explore whether maternal smoking affects metabolic health biomarkers in fetuses/newborns. METHODS: In a prospective singleton pregnancy cohort (n = 248), we compared metabolic health biomarkers in the newborns of smoking and non-smoking mothers. Outcomes included cord plasma insulin, proinsulin, insulin-like growth factor I (IGF-I), IGF-II, leptin and adiponectin concentrations, glucose-to-insulin ratio (an indicator of insulin sensitivity) and proinsulin-to-insulin ratio (an indicator of β-cell function). RESULTS: Independent of maternal (glucose tolerance, age, ethnicity, parity, education, body mass index, alcohol use) and infant (sex, gestational age, birth weight z score, mode of delivery, cord blood glucose concentration) characteristics, the newborns of smoking mothers had lower IGF-I concentrations (mean: 6.7 vs. 8.4 nmol/L, adjusted p = 0.006), and marginally higher proinsulin-to-insulin ratios (0.94 vs. 0.72, adjusted p = 0.06) than the newborns of non-smoking mothers. Cord plasma insulin, proinsulin, IGF-II, leptin and adiponectin concentrations and glucose-to-insulin ratios were similar in the newborns of smoking and non-smoking mothers. CONCLUSIONS: Maternal smoking was associated with decreased fetal IGF-I levels, and borderline lower fetal β-cell function. Larger cohort studies are required to confirm the latter finding. The preliminary findings prompt the hypothesis that these early life metabolic changes may be involved in the impact of maternal smoking on future risk of metabolic syndrome related disorders in the offspring.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».