The effects of magnesium-zinc-calcium-vitamin D co-supplementation on biomarkers of inflammation, oxidative stress and pregnancy outcomes in gestational diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is the most common medical condition in pregnant women and its complications affect both mother and fetus. The beneficial effects of vitamin D on gestational diabetes have been shown, though data on the effects of co-administration of vitamin D with other nutrients on pregnancy outcomes in gestational diabetes (GDM) are scarce. This study was aimed to determine the effects of magnesium-zinc-calcium-vitamin D co-supplementation on parameters of inflammation and oxidative stress, and pregnancy outcomes among women with GDM. METHODS: This randomized, double-blinded, placebo-controlled trial was conducted on 60 women with GDM not taking oral hypoglycemic agents. Patients were randomly assigned to take magnesium-zinc-calcium-vitamin D supplements (n = 30) or placebo (n = 30) for 6 weeks. Fasting blood samples were collected from participants at baseline and after the 6-week intervention to measure related biomarkers. RESULTS: Magnesium-zinc-calcium-vitamin D co-supplementation resulted in a significant reduction in serum high-sensitivity C-reactive protein (- 1.2 ± 3.5 vs. + 0.8 ± 2.0 mg/L, P = 0.01) and plasma malondialdehyde concentrations (- 0.3 ± 0.3 vs. + 0.3 ± 1.1 μmol/L, P = 0.003), as well as a significant increase in total antioxidant capacity levels (+ 38.2 ± 76.5 vs. -16.3 ± 93.5 mmol/L, P = 0.01), compared to placebo. We found a decreasing trend in newborns' weight (3089.8 ± 519.9 vs. 3346.3 ± 411.1 g, P = 0.05) and the rate of macrosomia (3.3% vs. 16.7%, P = 0.08) in the magnesium-zinc-calcium-vitamin D supplemented women. CONCLUSIONS: Overall, the findings of this study have demonstrated that magnesium-zinc-calcium-vitamin D co-supplementation for 6 weeks to women with GDM may reduce biomarkers of inflammation and oxidative stress. This study was retrospectively registered on 25 April 2017 in the Iranian website ( www.irct.ir ) for clinical trials registration ( http://www.irct.ir : IRCT201704225623N109).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».