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Enregistrement W2030264339 · doi:10.1080/14767050701827148

Maternal obesity and familial history of diabetes have opposing effects on infant birth weight in women with mild glucose intolerance in pregnancy

2008· article· en· W2030264339 sur OpenAlexaff
Phillip Segal, Jill Hamilton, Mathew Sermer, Philip W. Connelly, Anthony J. Hanley, Bernard Zinman, Ravi Retnakaran

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstetrics and gynaecologyUniversity hospitalMedicineObesityDiabetes mellitusSick childPregnancyFamily medicineGerontologyPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phillip Segala, Jill K. Hamiltonb, Mathew Sermerc, Philip W. Connellyad, Anthony J. G. Hanleyaefg, Bernard Zinmanafg & Dr Ravi Retnakaranafg*a Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Canadab Division of Endocrinology, Hospital for Sick Children, Toronto, Canadac Division of Obstetrics and Gynecology, Mount Sinai Hospital, Toronto, Canadad Department of Laboratory Medicine and Pathobiology, University of Toronto, Toronto, Canadae Department of Nutritional Sciences, University of Toronto, Toronto, Canadaf Division of Endocrinology, University of Toronto, Toronto, Canadag Leadership Sinai Centre for Diabetes, Mount Sinai Hospital, Toronto, Canada† Correspondence: DrRavi Retnakaran, Leadership Sinai Centre for Diabetes, 60 Murray Street, Suite L5-039, Mailbox 21, Toronto, ON, Canada, M5T3L9, +1 416 586 4800 ext. 3941, +1 416 586 8853 rretnakaran@mtsinai.on.caObjective. Pregnant women with an abnormal screening glucose challenge test (GCT) but without gestational diabetes mellitus (GDM) on subsequent oral glucose tolerance test (OGTT) are at increased risk of delivering macrosomic and large for gestational age (LGA) neonates. We thus sought to evaluate the maternal constitutional and biochemical factors that determine infant birth weight in this patient population.Methods. Women with an abnormal GCT were evaluated at the time of their OGTT in late pregnancy. This analysis was restricted to Caucasian women without GDM (N = 86). Maternal demographic and biochemical factors were evaluated in relation to infant birth weight and LGA.Results. After adjustment for length of gestation, birth weight was positively associated with pre-pregnancy body mass index (BMI) (r = 0.31, p = 0.0063) and negatively correlated with maternal serum levels of the insulin-sensitizing protein adiponectin (r = −0.30, p = 0.0084). On multiple linear regression analysis, pre-pregnancy BMI and weight gain in pregnancy were positive independent determinants of infant birth weight, while family history of diabetes emerged as a negative independent correlate. Logistic regression analysis confirmed that pre-pregnancy BMI was a positive predictor of LGA (odds ratio (OR) = 1.25, 95% confidence interval (CI) 1.05–1.49), whereas family history of diabetes was again identified as a negative determinant (OR = 0.10, 95% CI 0.02–0.59). In contrast, neither measures of glycemia nor insulin resistance/sensitivity were independently associated with birth weight or LGA.Conclusion. In pregnant women with an abnormal GCT but without GDM, pre-gravid maternal obesity predicts increased infant birth weight, whereas family history of diabetes is independently associated with decreased infant size.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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