First-trimester diet quality in association with maternal subcutaneous and visceral adipose tissue thicknesses and glucose homeostasis during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to characterise the associations between first-trimester diet quality, adiposity, and glucose homeostasis measurements throughout pregnancy in a sample of 104 healthy pregnant women. Three Web-based 24-h recalls were completed, from which the Alternate Healthy Eating Index (AHEI) was calculated. At each trimester (12.5 ± 0.7, 22.8 ± 1.0, and 33.6 ± 1.3 weeks of gestation), fasting glucose and insulin were measured to compute an insulin resistance index (HOMA-IR). Subcutaneous and visceral adipose tissue thicknesses were estimated by ultrasound at the end of the first trimester. Inverse associations were observed between the first-trimester AHEI and first-trimester fasting insulin (r = 0.24; p < 0.05), and HOMA-IR (r = −0.22; p < 0.05), as well as third-trimester fasting insulin (r = −0.20; p < 0.05). A trend was also observed between first-trimester AHEI and first-trimester SAT thickness (r = −0.17; p < 0.1). Pre- and early-pregnancy adiposity measurements were identified as high predictors fasting insulin concentrations throughout pregnancy. Higher early-pregnancy diet quality is associated with more favourable metabolic measurements during pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».