Fetal overgrowth (FOG) is associated with early perturbations in amniotic fluid (AF) glucose, insulin and insulin like growth factors (IGF) in mothers with and without gestational diabetes (GDM)
Notice bibliographique
Résumé
FOG occurs in mothers with and without GDM. Few biochemical markers have been identified. We investigated the possibility that perturbations in 2 nd trimester AF glucose, insulin, IGF 2 or its binding proteins (BP) 1 or 3 might underscore FOG and that these early AF disturbances might differ in mothers with or without GDM. Our study population (n=701) was stratified as follows: mothers were classified as GDM or NON GDM and their offspring as appropriate (AGA) or large for gestational age (LGA). ANCOVA, multiple linear and logistic regressions were performed and, using pairs of AF constituents, 2D Bayesian probability plots were created to predict LGA. In the GDM population AF insulin was positively and IGF 2 was negatively associated with growth centile, while elevated AF glucose increased the odds of neonates being born LGA. In the NON GDM population AF insulin was positively and BP 3 negatively associated with growth centile, but the likelihood of LGA was not increased by AF glucose. Bayesian probability plots showed that specific AF constituents separated LGA from AGA infants in GDM mothers but were less discriminating in NON GDM mothers. In conclusion, fetal exposure to increased AF glucose in the first trimester increases the risk of delivery of an LGA infant in GDM mothers. Lower BP 3 in NON GDM mothers and IGF 2 in GDM mothers provide further evidence that perturbations in growth factors may underscore FOG. [Funded by CIHR] Grant Funding Source : CIHR
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».