Glucose And Insulin Responses In Women At Risk For GDM Before And After A Nutrition, Exercise & Lifestyle Intervention Program (NELIP)
Notice bibliographique
Résumé
Women with a pre-pregnancy BMI ≥25 are at increased risk for developing gestational diabetes (GDM). Prevention of GDM is important for both mother and fetus because of the etiology of prolonged high maternal blood glucose. PURPOSE To examine the effects of NELIP on glucose and insulin responses to a fasted oral glucose tolerance test (OGTT) in women at risk for GDM and to compare these results to reference values from women diagnosed with GDM. METHODS Women with a pre-pregnancy BMI ≥ 25 kg/m2 were given a fasted OGTT at 16–20 weeks (PRE), and again at 34–36 weeks of gestation (POST). The intervention consisted of a nutrition (ingestion of about 8350 kJ/day, 200 gm carbohydrate per day) and exercise (mild walking at 30% of peak VO2, 3 to 4 times per week) program (NELIP). RESULTS Women at risk for GDM at 16–20 weeks gestation (PRE) have a glucose area under the curve of 13.6±2.2 mmol/L/2hrs. None of the women at risk for GDM who participated in the NELIP developed GDM, with the POST program OGTT significantly lower than the GDM women (15.3±1.9 mmol/L/2hrs; vs 21.3±2.5p < 0.05). PRE and POST glycosylated hemoglobin (A1C) values remained within the non-diabetic range (A1C < 0.06) for those women at risk who participated in the NELIP (0.050±0.004 and 0.055±0.005, respectively). Women at risk for GDM who participated in NELIP had insulin areas under the curve (180.9±49.9ulU/ml/2hr) within the normal range at 34–36 weeks gestation. CONCLUSIONS NELIP may be an effective tool in helping to prevent GDM by regulating maternal blood glucose and insulin responses in women at risk for this disease. Good glucose control is also reflected in the A1C values over the course of the 16-week program. Supported by the Canadian Institute of Health Research - IAPH
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».