Prepregnancy body mass index and weight change on postpartum diabetes risk among gestational diabetes women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of prepregnancy BMI and weight change from prepregnancy to postpartum on postpartum type 2 diabetes (T2D) risk among women with gestational diabetes (GDM). METHODS: A retrospective cohort study in 1,263 GDM women at 1-5 years after delivery was performed. Cox proportional hazards regression models were used to evaluate the association of prepregnancy BMI and weight change with T2D and prediabetes risks. RESULTS: The multivariable-adjusted hazard ratios based on different levels of prepregnancy BMI (<23, 23-24.9, 25-29.9, and ≥30 kg/m(2) ) were 1.00, 1.77, 2.35, and 6.54 (Ptrend < 0.001) for incident T2D, and 1.00, 1.46, 1.87, and 1.79 (Ptrend < 0.001) for incident prediabetes, respectively. Compared with women with stable weight (±3 kg), those with weight gain ≥7 kg had an 86% and a 32% increased risk of diabetes and prediabetes, and those with weight loss ≥3 kg had a 45% decreased risk of prediabetes. The positive associations of prepregnancy BMI with incident diabetes and prediabetes risk were persistent in women with different levels of weight change (<3 kg and ≥3 kg). CONCLUSION: Prepregnancy obesity and excessive weight gain from prepregnancy to postpartum increase postpartum diabetes and prediabetes risks among GDM women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».