Maternal Circulating Placental Growth Factor and Neonatal Metabolic Health Biomarkers in Small for Gestational Age Infants
Notice bibliographique
Résumé
Small-for-gestational-age (SGA) infants are at increased risk of type 2 diabetes in adulthood. It is unknown whether any prenatal biomarkers are helpful for identifying SGA infants with altered metabolic health profile at birth or later life. In a nested study of 162 SGA (birth weight <10th percentile) and 161 optimal birth weight (25th-75th percentiles) control infants in the 3D (design, develop and discover) birth cohort in Canada, we assessed whether maternal circulating placental growth factor (PlGF), a biomarker of placental function, is associated with metabolic health biomarkers in SGA infants. Main outcomes were cord plasma insulin, proinsulin, insulin-like growth factor-I (IGF-I), leptin and high-molecular-weight (HMW) adiponectin concentrations. Maternal PlGF concentrations at 32-35 weeks of gestation were substantially lower in SGA versus control infants (P<0.001), so as were cord plasma proinsulin (P=0.005), IGF-I (P<0.001), leptin (P<0.001) and HMW adiponectin (P=0.002) concentrations. In SGA infants with both low (<25th percentile) and normal maternal PlGF concentrations, cord plasma IGF-I and leptin concentrations were lower than control infants, but the decreases were to a greater extent in SGA infants with low maternal PlGF. Cord blood leptin levels were lower comparing SGA infants with low vs. normal maternal PlGF levels (P=0.01). SGA infants with low maternal circulating PlGF levels at late gestation were characterized by greater decreases in cord blood IGF-I and leptin concentrations. Maternal circulating PlGF appears to be associated with neonatal metabolic health profile in SGA infants.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».