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Enregistrement W4415819469 · doi:10.3390/jpm15110534

Chrononutrition in Gestational Diabetes: Toward Precision Timing in Maternal Care

2025· review· en· W4415819469 sur OpenAlexafffund
Viktoria Xega, Jun‐Li Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health Centre
Mots-clésGestational diabetesPsychological interventionGlycemicObservational studyPregnancyPostprandialPrecision medicineRandomized controlled trialTriage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gestational diabetes mellitus (GDM) is a heterogeneous disorder that compromises maternal and offspring health. Conventional medical nutrition therapy focuses on nutrient composition and caloric targets but largely omits timing and individualized biology. This narrative review synthesizes mechanistic, epidemiologic and interventional evidence linking circadian biology and meal timing (chrononutrition) to maternal glycemic control. Observational cohorts associate late eating and breakfast skipping with worse glycemia, while pilot interventions and CGM-based studies indicate that front-loading carbohydrates, restricting evening carbohydrate, extending overnight fasting (≈10-12 h), and simple within-meal sequencing can reduce postprandial excursions and increase time-in-range. We propose a pragmatic, tiered clinical pathway in which routine second-trimester triage (50 g glucose challenge test and ultrasound abdominal subcutaneous fat thickness) identifies higher-risk women for short-term CGM phenotyping and prioritized chrononutrition counseling. Integrating phenotype-matched timing interventions with dietetic support and digital decision tools allows rapid, individualized adjustments informed by real-time glucose patterns and patient chronotype. In principle, this tiered strategy could improve daily glycemic profiles, reduce the need for pharmacotherapy, and translate into better neonatal outcomes if supported by larger randomized trials. Chrononutrition therefore offers a promising extension of standard care: simple, low-cost adjustments to "when" food is eaten, supported by digital tools, could allow nutrition therapy for GDM to become more precise, more responsive, and ultimately more effective for both mother and child. Key priorities include validating bedside and chrono-omic stratifiers, testing scalable delivery platforms, and ensuring equitable access to personalized chrononutrition in pregnancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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