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Enregistrement W4416756604 · doi:10.1016/j.envint.2025.109959

Early pregnancy blood heavy metal(loid)s and low sea-fish consumption in relation to risk of gestational diabetes mellitus among Shanghai Birth cohort (SBC) women

2025· article· en· W4416756604 sur OpenAlexaff
Yanlin Li, Ting Zhang, Jinqian Ma, Junxia Liu, Jian Xu, Sarah E. Rothenberg, Chonghuai Yan, Jun Zhang, Zhong‐Cheng Luo, Xiaobin Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaShanghai Municipal Health Commission
Mots-clésGestational diabetesPregnancyEarly pregnancy factorProspective cohort studyConsumption (sociology)Cohort studyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common metabolic complication during pregnancy which increase both maternal and fetal adverse outcomes. Selected heavy metal(loid)s may lead to insulin resistance and increase risk of GDM. We sought to investigate associations between maternal heavy metal(loid)s exposure, sea-fish consumption and GDM risk. METHODS: In 2174 women, including 686 with GDM, 48 with preexisting diabetes mellitus (PDM), and 1440 euglycemic pregnancies from the Shanghai Birth Cohort, we measured maternal whole blood concentrations of 13 metal(loid)s including mercury (Hg), arsenic, cadmium, lead, magnesium, calcium, manganese, iron, copper, zinc, selenium, rubidium, and strontium at early pregnancy. Logistic regressions were used to evaluate the associations of prenatal blood metal(loid)s with GDM and PDM, and linear regressions for plasma glucose (fasting, 1-hour, and 2-hour) during 75 g-oral glucose tolerance test (OGTT), with stratification by prenatal fish consumption and adjusting for pertinent covariates. RESULTS: Early pregnancy blood Hg concentrations were higher in women with GDM and PDM versus euglycemic (geometric mean was 1.88, and 2.18 versus 1.74 μg/L). Compared with the lowest quintile of Hg, the highest Hg quintile was associated with 1.66-fold higher odds of GDM (95 % CI: 1.17, 2.37, P < 0.01) and 7.10-fold higher odds (95 % CI: 1.82, 47.06, P < 0.05) of PDM. Consistently, blood Hg was also positively associated with higher plasma glucose at fasting, 1-hour, and 2-hour during OGTT. No significant associations were found between other measured metal(loid)s and GDM or PDM. The positive Hg-associations with GDM, PDM, and plasma glucoses were stronger among women with low fish intake (<1 time/week) and not statistically significant among higher sea-fish intake (interaction test P < 0.05). CONCLUSIONS: In this prospective birth cohort, despite relatively low maternal Hg exposure, maternal Hg during early pregnancy was positively associated with increased risk of GDM and PDM, while higher sea-fish consumption showed counteracting effect.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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