Trimester-Specific Serum Fructosamine in Association with Abdominal Adiposity, Insulin Resistance, and Inflammation in Healthy Pregnant Individuals
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to (1) characterize the variations in serum fructosamine across trimesters and according to pre-pregnancy BMI (ppBMI), and (2) examine associations between fructosamine and adiposity/metabolic markers (ppBMI, first-trimester adiposity, leptin, glucose homeostasis, and inflammation measurements) during pregnancy. Serum fructosamine, albumin, fasting glucose and insulin, leptin, adiponectin, interleukin-6 (IL-6), and C-reactive protein (CRP) concentrations were measured at each trimester. In the first trimester, subcutaneous (SAT) and visceral (VAT) adipose tissue thicknesses were estimated by ultrasound. In the 101 healthy pregnant individuals included (age: 32.2 ± 3.5 y.o.; ppBMI: 25.5 ± 5.5 kg/m2), fructosamine concentrations decreased during pregnancy whereas albumin-corrected fructosamine concentrations increased (p < 0.0001 for both). Notably, fructosamine concentrations were inversely associated with ppBMI, first-trimester SAT, VAT, and leptin (r = −0.55, r = −0.61, r = −0.48, r = −0.47, respectively; p < 0.0001 for all), first-trimester fasting insulin and HOMA-IR (r = −0.46, r = −0.46; p < 0.0001 for both), and first-trimester IL-6 (r = −0.38, p < 0.01). However, once corrected for albumin, most of the correlations lost strength. Once adjusted for ppBMI, fructosamine concentrations were positively associated with third-trimester fasting glucose and CRP (r = 0.24, r = 0.27; p < 0.05 for both). In conclusion, serum fructosamine is inversely associated with adiposity before and during pregnancy, with markers of glucose homeostasis and inflammation, but the latter associations are partially influenced by albumin concentrations and ppBMI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».