Variations in Human Milk Metabolites After Gestational Diabetes: Associations with Infant Growth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a condition characterized by hyperglycemia and is associated with increased risk of obesity and diabetes in exposed children. Differences in human milk composition between women with (GDM+) and without GDM (GDM-) suggest that GDM could impact milk production and composition, potentially influencing infant growth. However, this association remains poorly understood. The objective was to study the association between GDM and human milk composition and its influence on infant growth, focusing on metabolites and bioactive molecules involved in energy metabolism. METHODS: Using a cross-sectional design, 24 metabolites were measured by GC-MS in human milk obtained at 2 months postpartum from 20 GDM+ women and 29 GDM- women. Anthropometric measures, as well as lipid and glycemic profiles, were collected. Infant weight and length data were obtained from health records. RESULTS: < 0.05). Specific human milk metabolites showed distinct correlations with maternal glycemic as well as infant growth, depending on GDM status. While maternal glycemia was associated with succinate and malate in all groups, maternal glycemia was specifically correlated with valine and glutamate in GDM+ mothers. Additionally, in GDM+ women, α-ketoglutarate and glycine were negatively correlated with infant growth. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that GDM can influence the mother's health beyond delivery, impacting the mammary gland biology with effects on the human milk composition. Further, correlations with infant growth suggest that GDM-dependent variations in milk composition potentially influence infant growth and metabolism.
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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) | 0,000 | 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 ».