Prevention of gestational diabetes mellitus: a review of studies on weight management
Notice bibliographique
Résumé
Entering pregnancy with overweight, obesity or gaining excessive gestational weight could increase the risk of gestational diabetes mellitus (GDM), which is associated with negative consequences for both the mother and the offspring. The objective of this article was to review scientific evidence regarding the association between obesity and GDM, and how weight management through nutritional prevention strategies could prove successful in reducing the risk for GDM. Studies published between January 1975 and January 2009 on the relationship between GDM, pre-pregnancy body mass index (BMI), gestational weight gain and nutritional prevention strategies were included in this review. Results from these reports suggest that maternal obesity assessed by pre-pregnancy BMI is associated with an increased risk of GDM. They also show an association between gestational weight gain and increased risk for GDM. Higher dietary fat and lower carbohydrate intakes during pregnancy appear to be associated with a higher risk for GDM, independent of pre-pregnancy BMI. Some studies showed that restricting energy and carbohydrates could minimize gestational weight gain. However, a firm conclusion on the most effective nutritional intervention for the control of gestational weight gain and glycaemic responses could not be reached based on available studies. In light of the studies reviewed, we conclude that weight management through nutritional prevention strategies could be successful in reducing the risk of GDM. Further studies are required to identify the most effective diet composition to prevent GDM and excessive gestational weight gain.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».