Effects of high-fat diets on fetal growth in rodents: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal nutrition during pregnancy has life-long consequences for offspring. However, the effects of maternal overnutrition and/ or obesity on fetal growth remain poorly understood, e.g., it is not clear why birthweight is increased in some obese pregnancies but not in others. Maternal obesity is frequently studied using rodents on high-fat diets, but effects on fetal growth are inconsistent. The purpose of this review is to identify factors that contribute to reduced or increased fetal growth in rodent models of maternal overnutrition. METHODS: We searched Web of Science and screened 2173 abstracts and 328 full texts for studies that fed mice or rats diets providing ~ 45% or ~ 60% calories from fat for 3 weeks or more prior to pregnancy. We identified 36 papers matching the search criteria that reported birthweight or fetal weight. RESULTS: Studies that fed 45% fat diets to mice or 60% fat diets to rats generally did not show effects on fetal growth. Feeding a 45% fat diet to rats generally reduced birth and fetal weight. Feeding mice a 60% fat diet for 4-9 weeks prior to pregnancy tended to increase in fetal growth, whereas feeding this diet for a longer period tended to reduce fetal growth. CONCLUSIONS: The high-fat diets used most often with rodents do not closely match Western diets and frequently reduce fetal growth, which is not a typical feature of obese human pregnancies. Adoption of standard protocols that more accurately mimic effects on fetal growth observed in obese human pregnancies will improve translational impact in this field.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».