Diabetic pregnancy, maternal and fetal docosahexaenoic acid: a review of existing evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Docosahexaenoic acid (DHA) is vital for fetal development especially during the third trimester of gestation when the speed of fetal brain growth is at its peak. Diabetes modifies the maternal fatty acid profile, which may in turn change the quantity and/or quality of lipids transferred to the fetus. Neonates born to diabetic mothers might be more vulnerable to DHA deficiency leading to lower cognitive scores together with lower overall intellectual quotients when compared to control. We reviewed the influence of type 1 or type 2 pre-gestational (PGD) and gestational diabetes mellitus (GDM) on maternal and fetal DHA levels. METHOD: We searched MEDLINE articles about PGD and/or GDM and DHA published before October 2016. RESULTS: Maternal blood DHA level seems higher in those with diabetes than those without diabetes. However, DHA in cord plasma of neonates born to PGD and/or GDM mothers seem lower compared to neonates born to nondiabetic mothers. CONCLUSIONS: Altogether, these results suggest that the transfer of DHA from the mother to the fetus may be deficient or dysregulated in diabetic pregnancies. What remains to be understood is how placental lipid transport is regulated and whether there is a link with clinical neurodevelopmental phenotypes in the newborns.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».