Chrononutrition in Gestational Diabetes: Toward Precision Timing in Maternal Care
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».