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Enregistrement W3175972079 · doi:10.2337/db21-1069-p

1069-P: How Does Exposure to Overnutrition In Utero Lead to Childhood Adiposity? A Longitudinal Study in the Exploring Perinatal Outcomes among Children (EPOCH) Cohort

2021· article· en· W3175972079 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Perng, Megan M. Kelsey, Katherine A. Sauder, Dana Dabelea

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvernutritionMedicineInternal medicineEndocrinologyBody mass indexIn uteroInsulin resistanceOffspringCohortPregnancyInsulinDiabetes mellitusObesityFetusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored the longitudinal sequence of metabolic changes linking overnutrition in utero to development of adiposity among initially normal weight children in the EPOCH cohort. This study includes 312 normal weight youth (body mass index [BMI] z <1 SD per the World Health Organization growth reference) that were exposed (n=144) or unexposed (n=168) to overnutrition in utero (maternal BMI ≥25 kg/m2 or gestational diabetes). Fasting insulin, glucose and adiposity were obtained at research visits during childhood (age 10 y) and adolescence (age 16 y). We examined associations of overnutrition in utero with natural log transformed fasting insulin at baseline, followed by associations of baseline fasting insulin with adiposity (BMI z, subcutaneous [SAT] and visceral fat depots [VAT]), insulin resistance (HOMA-IR), and fasting glucose during follow-up using linear mixed models that accounted for child age, sex, and race/ethnicity; maternal education and prenatal smoking. Baseline BMI z, fasting glucose, HOMA-IR, and adiposity markers (except for slightly higher SAT in exposed youth [+10 mm2]) were not different by exposure status. Overnutrition in utero corresponded with 14% (1%, 29%) higher baseline fasting insulin, even after controlling for child VAT, SAT, or VAT:SAT. Higher baseline fasting insulin was, in turn, associated with greater adiposity (0.41 [0.26, 0.55] SD BMI z; 13.9 [2.4, 25.4] mm2 SAT; 2.0 [0.1, 3.8] mm2 VAT) and HOMA-IR (0.88 [0.69, 1.07]) across follow-up, but not with fasting glucose. These results suggest that overnutrition in utero may result in hyperinsulinemia during childhood and precede accrual of adiposity. However, since our study started at age 10 y, studies in normal weight youth starting earlier, and with repeated assessments of insulin sensitivity, β cell function and glycemia, are needed to clarify the sequence of metabolic changes resulting from early exposures. Disclosure W. Perng: None. M. M. Kelsey: Other Relationship; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Daiichi Sankyo, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck Sharp & Dohme Corp. K. A. Sauder: None. D. Dabelea: None. Funding National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (R01DK068001); Colorado Clinical and Translational Sciences Institute (KL2-TR002534 to W.P.)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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