Physical exercise for a healthy pregnancy: the role of placentokines and exerkines
Notice bibliographique
Résumé
Complications such as diabetes and preeclampsia can occur during pregnancy. Moderate-intensity exercise can prevent such complications by releasing placentokines and exerkines, such as apelin , adiponectin , leptin, irisin , and chemerin . Exercise and apelin increase thermogenesis and glucose uptake in pregnancy by activating AMPK , PI3K, PGC-1α, AKT1, UCP3 , and sarcolipin. Exercise increases apelin levels to reduce preeclampsia symptoms by increasing eNOS , NO , placental growth factor (PlGF), and VEGF and decreasing levels of fms-like tyrosine kinase 1 (sFlt-1), soluble endoglin (sEng), and oxidative stress . A negative relationship has been reported between plasma leptin and VO 2 peak/kg and VO 2 peak in women with gestational diabetes . In active women, decreases in leptin levels reduce the risk of preeclampsia by ~ 40%. Higher adiponectin levels are associated with greater physical activity and lead to increased insulin sensitivity . Increased adiponectin levels in preeclampsia and exercise counteract inflammatory and atherogenic activities while also having vascular protective effects. Exercise increases irisin levels that correlate negatively with fasting glucose, insulin concentration, and glycosylated hemoglobin levels. Irisin augments mRNA expression levels of UCP1 and cell death-inducing DNA fragmentation factor-like effector A (cidea) to cause browning of adipose tissue , increased thermogenesis, and increased energy consumption. Irisin concentrations in mothers with preeclampsia in the third trimester negatively correlate with systolic and diastolic blood pressure . Expression levels of chemerin , IL-6, and TNF-α are increased in gestational diabetes , and the increases in chemerin in late pregnancy positively correlate with the ratio of sFlt-1 to PlGF as a marker of preeclampsia. The effects of physical exercise on placentokines and exerkines in women at various stages of pregnancy remain poorly understood.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».