Not Only Glycaemic But Also Other Metabolic Factors Affect T Regulatory Cell Counts and Proinflammatory Cytokine Levels in Women with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetic (T1D) patients suffer from insulinopenia and hyperglycaemia. Studies have shown that if a patient's hyperglycaemic environment is not compensated, it leads to complex immune dysfunctions. Similarly, T1D mothers with poor glycaemic control exert a negative impact on the immune responses of their newborns. However, questions concerning the impact of other metabolic disturbances on the immune system of T1D mothers (and their newborns) have been raised. To address these questions, we examined 28 T1D women in reproductive age for the relationship between various metabolic, clinical, and immune parameters. Our study revealed several unexpected correlations which are indicative of a much more complex relationship between glucose and lipid factors (namely, glycosylated haemoglobin Hb1Ac, the presence of one but not multiple chronic diabetic complications, and atherogenic indexes) and proinflammatory cytokines (IL-1alpha and TNF-alpha). Regulatory T cell counts correlated with HbA1c, diabetic neuropathy, lipid spectra parameters, and IL-6 levels. Total T-helper cell count was interconnected with BMI and glycaemia variability correlated with lipid spectra parameters, insulin dose, and vitamin D levels. These and other correlations revealed in this study provide broader insight into the association of various metabolic abnormalities with immune parameters that may impact T1D mothers or their developing child.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».