Cord blood insulin, <scp>IGF</scp>‐I, <scp>IGF</scp>‐<scp>II</scp>, leptin, adiponectin and ghrelin, and their associations with insulin sensitivity, β‐cell function and adiposity in infancy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Vulnerability to insulin resistance and Type 2 diabetes may originate in early life, but little is known about whether any perinatal biomarkers are predictive of later metabolic health. We sought to assess whether cord blood insulin, insulin-like growth factor (IGF)-I, IGF-II, leptin, adiponectin and ghrelin are associated with metabolic health indicators in infancy. METHODS: In a prospective singleton birth cohort, we assessed cord blood insulin, IGF-I, IGF-II, leptin, adiponectin and ghrelin concentrations in relation to the homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), β-cell function (HOMA-β), fasting proinsulin-to-insulin ratio, BMIz-score, and the sum of triceps and subscapular skinfold thickness (an indicator of adiposity) in infants at age 1 year (n = 185). RESULTS: Adjusting for maternal and infant characteristics, one standard deviation (sd) increase in cord blood adiponectin was associated with an 11.1% (95% confidence interval 1.8-19.5%) decrease in HOMA-β (P = 0.02) and a 13.6% (1.8-26.8%) increase in proinsulin-to-insulin ratio (P = 0.02), indicating worse β-cell function in infants at age 1 year. One sd increase in cord blood insulin was associated with a 0.5 (0.1-1.0) mm increase in skinfold thickness (P = 0.01). One sd increase in cord blood ghrelin was associated with a 0.2 (0.02-0.3) decrease in BMIz-score (P = 0.02) and a 0.5 (0.1-0.9) mm decrease (P = 0.02) in skinfold thickness. Cord blood IGF-I and IGF-II were not associated with the observed metabolic health indicators at age 1 year. CONCLUSION: The study is the first to show that cord blood adiponectin may be negatively predictive of β-cell function, whereas cord blood ghrelin may be negatively predictive of adiposity in infancy.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».