The Role of Adiponectin during Pregnancy and Gestational Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy involves a range of metabolic adaptations to supply adequate energy for fetal growth and development. Gestational diabetes (GDM) is defined as hyperglycemia with first onset during pregnancy. GDM is a recognized risk factor for both pregnancy complications and long-term maternal and offspring risk of cardiometabolic disease development. While pregnancy changes maternal metabolism, GDM can be viewed as a maladaptation by maternal systems to pregnancy, which may include mechanisms such as insufficient insulin secretion, dysregulated hepatic glucose output, mitochondrial dysfunction and lipotoxicity. Adiponectin is an adipose-tissue-derived adipokine that circulates in the body and regulates a diverse range of physiologic mechanisms including energy metabolism and insulin sensitivity. In pregnant women, circulating adiponectin levels decrease correspondingly with insulin sensitivity, and adiponectin levels are low in GDM. In this review, we summarize the current state of knowledge about metabolic adaptations to pregnancy and the role of adiponectin in these processes, with a focus on GDM. Recent studies from rodent model systems have clarified that adiponectin deficiency during pregnancy contributes to GDM development. The upregulation of adiponectin alleviates hyperglycemia in pregnant mice, although much remains to be understood for adiponectin to be utilized clinically for GDM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».