Small‐for‐gestational‐age and predictors of HOMA indices, leptin and adiponectin in infancy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess whether small-for-gestational-age (SGA) - an indicator of poor fetal growth, may affect metabolic health biomarkers in infancy and explore the predictors. METHODS: This was a nested matched (1:2) prospective observational study of 65 SGA (birth weight < 10th percentile) and 130 optimal-for-gestational-age (OGA, birth weight 25th-75th percentiles, control) infants in the 3D birth cohort with subjects recruited in Canada from 1 May 2010 to 31 August 2012. The outcomes included homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) and beta-cell function (HOMA-β), circulating leptin and adiponectin concentrations at age 2 years. RESULTS: HOMA-IR, HOMA-β, leptin and adiponectin concentrations were similar in SGA versus OGA infants. Female sex and accelerated growth in length during mid-infancy (3-12 months) were associated with higher HOMA-IR. Caucasian ethnicity and decelerated growth in weight during late infancy (12-24 months) were associated with lower HOMA-IR. Current BMI was positively associated with circulating adiponectin in SGA infants only (+13.4% [4.0%-23.7%] per BMI z score increment). CONCLUSION: Insulin resistance and secretion, circulating leptin and adiponectin levels were normal in SGA subjects in infancy at age 2 years. The novel observation in SGA-specific positive association between current BMI and circulating adiponectin suggests dysfunctional adiposity-adiponectin negative feedback loop development during infancy in SGA subjects.
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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) | 0,000 | 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 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 ».