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Enregistrement W2343756654 · doi:10.2337/dc16-0043

Maternal Serum Prolactin and Prediction of Postpartum β-Cell Function and Risk of Prediabetes/Diabetes

2016· article· en· W2343756654 sur OpenAlexafffund
Ravi Retnakaran, Chang Ye, Caroline K. Kramer, Philip W. Connelly, Anthony J. Hanley, Mathew Sermer, Bernard Zinman

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInternal medicineMedicinePrediabetesEndocrinologyProlactinPregnancyInsulin resistanceDiabetes mellitusGlucose tolerance testHuman placental lactogenInsulinHormoneType 2 diabetesBiologyPlacentaFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The insulin resistance of mid- to late pregnancy poses a physiologic stress test for the pancreatic β-cells, which must respond by markedly increasing their secretion of insulin. This response is achieved through an expansion of β-cell mass induced by the hormones prolactin and human placental lactogen (HPL). Conversely, the furan fatty acid metabolite 3-carboxy-4-methyl-5-propyl-2-furanpropanoic acid (CMPF) has recently emerged as a negative regulator of β-cell function in pregnancy. Given their respective roles in the β-cell response to the stress test of gestation, we hypothesized that antepartum prolactin, HPL, and CMPF may relate to a woman's underlying glucoregulatory physiology and hence to her metabolic status after pregnancy. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Three hundred and sixty-seven women underwent measurement of fasting serum prolactin, HPL, and CMPF in the late-2nd/early-3rd trimester, followed by an oral glucose tolerance test (OGTT) at 3 months postpartum that enabled assessment of glucose tolerance, insulin sensitivity/resistance, and β-cell function (Insulin Secretion-Sensitivity Index-2 [ISSI-2]). RESULTS: The postpartum OGTT identified 301 women with normal glucose tolerance (NGT) and 66 with prediabetes or diabetes. Serum prolactin in pregnancy was higher in women with postpartum NGT compared with those with postpartum prediabetes/diabetes (mean 98.2 vs. 80.2 ng/mL, P = 0.0003), whereas HPL and CMPF did not differ between the groups. On multiple linear regression analyses, antepartum prolactin was an independent determinant of postpartum ISSI-2 (β = 0.0016, t = 2.96, P = 0.003). Furthermore, higher serum prolactin in pregnancy independently predicted a lower risk of postpartum prediabetes/diabetes (odds ratio 0.50, 95% CI 0.35-0.72, P = 0.0002). CONCLUSIONS: Serum prolactin in pregnancy predicts postpartum β-cell function and risk of prediabetes/diabetes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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