The Impact of Abnormal Glucose Tolerance and Obesity on Fetal Growth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Factors linked with insulin resistance were examined for their association with large-for-gestational-age (LGA) infant birth weight and gestational diabetes. STUDY DESIGN: Data came from a longitudinal cohort study of 2,305 subjects without overt diabetes, analyzed using multinomial logistic and linear regression. RESULTS: High maternal BMI (OR = 1.53 (1.11, 2.12)), height (1.98 (1.62, 2.42)), antidepressant use (1.71 (1.20, 2.44)), pregnancy weight-gain exceeding 40 pounds (1.79 (1.25, 2.57)), and high blood sugar (2.68, (1.53, 5.27)) were all positively associated with LGA birth. Strikingly, the difference in risk from diagnosed and treated gestational diabetes compared to women with a single abnormal glucose tolerance test (but no diagnosis of gestational diabetes) was significant (OR = 0.65, p = 0.12 versus OR = 2.84, p < 0.01). When weight/length ratio was used instead, different factors were found to be significant. BMI and pregnancy weight-gain were found to influence the development of gestational diabetes, through an additive interaction. CONCLUSIONS: High prepregnancy BM, height, antidepressant use, pregnancy weight-gain exceeding 40 pounds, and high blood sugar were associated with LGA birth, but not necessarily infant weight/length ratio. An additive interaction between BMI and pregnancy weight-gain influenced gestational diabetes development.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».