Impact of pregnancy planning and preconceptual dietary training on metabolic control and offspring's outcome in phenylketonuria
Notice bibliographique
Résumé
To prevent maternal phenylketonuria (PKU) syndrome low phenylalanine concentrations (target range, 120-360 μmol/L) during pregnancy are recommended for women with PKU. We evaluated the feasibility and effectiveness of current recommendations and identified factors influencing maternal metabolic control and children's outcome. Retrospective study of first successfully completed pregnancies of 85 women with PKU from 12 German centers using historical data and interviews with the women. Children's outcome was evaluated by standardized IQ tests and parental rating of child behavior. Seventy-four percent (63/85) of women started treatment before conception, 64% (54/85) reached the phenylalanine target range before conception. Pregnancy planning resulted in earlier achievement of the phenylalanine target (18 weeks before conception planned vs. 11 weeks of gestation unplanned, p < 0.001) and lower plasma phenylalanine concentrations during pregnancy, particularly in the first trimester (0-7 weeks of gestation: 247 μmol/L planned vs. 467 μmol/L unplanned, p < 0.0001; 8-12 weeks of gestation: 235 μmol/L planned vs. 414 μmol/L unplanned, p < 0.001). Preconceptual dietary training increased the success rate of achieving the phenylalanine target before conception compared to women without training (19 weeks before conception vs. 9 weeks of gestation, p < 0.001). The majority (93%) of children had normal IQ (mean 103, median age 7.3 years); however, IQ decreased with increasing phenylalanine concentration during pregnancy. Good metabolic control during pregnancy is the prerequisite to prevent maternal PKU syndrome in the offspring. This can be achieved by timely provision of detailed information, preconceptual dietary training, and careful planning of pregnancy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».