MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4417211159 · doi:10.1055/s-0045-1813892

Einfluss von maternaler Adipositas und Gewichtszunahme auf Glukosehomöostase und plazentare Glukosetransporter-Expression

2025· article· W4417211159 on OpenAlexaff
T. Braun, Julia Sommer, Anne Kuhn, Rebecca C. Rancourt, Marie‐Claude Hofmann, Lauren I. R. Ehrlich, Thomas Ziska, K. Melchior, Karen Schellong, Wolfgang Henrich, Katherine M. Kennedy, Andreas Plagemann, Deborah M. Sloboda

Bibliographic record

VenueZeitschrift für Geburtshilfe und Neonatologie · 2025
Typearticle
Language
FieldMedicine
TopicGestational Diabetes Research and Management
Canadian institutionsMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Fundersnot available
KeywordsObesityBody weightWeight lossAdipose tissue

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund Ein erhöhter mütterlicher BMI vor der Schwangerschaft sowie übermäßige Gewichtszunahme während der Schwangerschaft (GWG) stehen im Zusammenhang mit Störungen des Glukosestoffwechsels bei Mutter und Kind. Diese metabolischen Veränderungen könnten durch eine veränderte Expression plazentarer Glukosetransporter – insbesondere GLUT-1 und GLUT-3 – beeinflusst werden und geschlechtsspezifische Auswirkungen auf das Neugeborene haben. Ziel dieser Untersuchung war es, den Einfluss von prägravidem BMI, GWG und mütterlicher Glukoseregulation auf die plazentare Genexpression und Methylierung von GLUT-1 und GLUT-3 sowie auf neonatale Parameter unter besonderer Berücksichtigung geschlechtsspezifischer Unterschiede zu analysieren. Methoden In einer prospektiven Longitudinalstudie wurden 176 gesunde Einlingsschwangerschaften in drei Gruppen eingeteilt: normalgewichtige (18,5–24,9 kg/m²), übergewichtige (25–29,9 kg/m²) und adipöse Frauen (≥30 kg/m²). Körpermaße, Gewichtsentwicklung und Ernährungsqualität wurden im Verlauf der Schwangerschaft erfasst. Glukose-, Insulin-, HOMA-IR- und Leptinwerte wurden trimesterweise sowie bei Geburt bestimmt. Die mRNA-Expression und DNA-Methylierung von GLUT-1 und GLUT-3 wurde in zentralen und peripheren Plazentaregionen untersucht. Die statistische Auswertung erfolgte mittels multipler Regressionsanalysen (adjustiert für maternales Alter, Gestationsalter, Parität, Rauchen, Ethnie, Kindsgeschlecht und Makrosomie) sowie Varianzanalysen mit Messwiederholung, stratifiziert nach neonatalem Geschlecht. Ergebnisse Ein erhöhter prägravidaler BMI sowie übermäßige GWG korrelierten mit erhöhten Insulinwerten und höheren HOMA-IR-Indizes. Unterschiede im Leptin- und Insulinspiegel zeigten sich zwischen den BMI- und GWG-Gruppen. Die Expression von GLUT-3 war bei Frauen mit übermäßiger GWG signifikant erhöht. In Plazenten männlicher Neugeborener aus der adipösen Gruppe konnten epigenetische Veränderungen im Sinne einer veränderten CpG-Methylierung nachgewiesen werden. Interessanterweise war die Ernährungsqualität adipöser Frauen mit übermäßiger GWG im ersten Trimenon zunächst verbessert im Vergleich zur Ausgangssituation, verschlechterte sich jedoch gegen Schwangerschaftsende. Schlussfolgerung Adipositas vor der Schwangerschaft und eine übermäßige Gewichtszunahme während der Schwangerschaft beeinflussen die maternale Glukosehomöostase negativ und gehen mit einer verstärkten Expression sowie epigenetischen Veränderung des plazentaren GLUT-3 einher. Die geschlechtsspezifischen Unterschiede in der Plazentafunktion deuten auf mögliche langfristige Auswirkungen im Sinne einer metabolischen Programmierung hin. Frühzeitige, gezielte Interventionen, die den mütterlichen Stoffwechselstatus und das fetale Geschlecht berücksichtigen, könnten die plazentare Funktion verbessern und das Risiko späterer metabolischer Erkrankungen senken. Förderung: DFG BR2925/10-1 & PL241/16-1 Publication History Article published online: 10 December 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.333 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractno

Explore more

Same venueZeitschrift für Geburtshilfe und NeonatologieSame topicGestational Diabetes Research and ManagementFrench-language works237,207