Associations Between Amniotic Fluid Minerals and Fetal Ultrasound Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Background Amniotic fluid (AF) contains macro‐ and micro‐minerals (MMM) ingested by the fetus through fetal swallowing, but few studies have examined their influence on fetal growth. Objective To determine the impact of 15 MMM concentrations (Mg, K, Ca, Al, Ni, Cu, Zn, Rb, Sr, Ag, Pb, Fe, Cr, As, Se) in 2 nd trimester AF on 5 fetal ultrasound measurements: estimated weight, bi‐parietal diameter, head circumference, abdominal circumference, and femur length in early (16‐20 wk) and late (32‐36 wk) gestation. Methods: AF was collected at amniocentesis (12‐20 wk). AF MMM concentrations were measured by ICP‐MS. Each fetal ultrasound measurement was tested as a dependent variable using multiple regressions, with each MMM entered as an independent variable while controlling for selected variables (multivitamin‐mineral supplementation, gestational age, estimated weight, amniocentesis wk, pre‐pregnancy BMI, parity, maternal height, ethnicity). Results: In early pregnancy, copper was associated with both lower bi‐parietal diameter and lower abdominal circumference; nickel, zinc and lead with lower head circumference; copper and zinc with greater abdominal circumference; and selenium with lower femur length. In late pregnancy, calcium was associated with greater bi‐parietal diameter and lead with greater abdominal circumference. In addition, calcium was associated with greater change in bi‐parietal diameter; nickel and copper with greater change in head circumference; and selenium with greater change in femur length from early to late pregnancy. Conclusion AF concentrations of calcium, copper, zinc, lead, nickel and selenium are associated with fetal growth changes during pregnancy independent of multivitamin‐mineral supplementation.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».