Obesity index and the risk of diabetes among Chinese women with prior gestational diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There is some confusion regarding which anthropometric measurement of adiposity should be used to indicate diabetes, especially for Asians. The present study was to evaluate different indicators of adiposity (BMI, waist circumference and body fat) with Type 2 diabetes risk among women with prior gestational diabetes mellitus. METHODS: We performed a cross-sectional survey in 1263 women with gestational diabetes at 1-5 years after delivery. Logistic regression models were used to estimate the association of BMI, waist circumference and body fat with Type 2 diabetes risk. RESULTS: BMI, waist circumference and body fat were all associated with an increased risk of Type 2 diabetes among women with prior gestational diabetes (all P(trend) < 0.001). After adjustment for waist circumference and body fat, the positive association of BMI with Type 2 diabetes risk became non-significant and reversed. There was a significantly positive association of waist circumference with Type 2 diabetes risk after adjustment for BMI, and a significantly positive association of body fat with Type 2 diabetes risk after adjustment for both BMI and waist circumference. When the joint effects were examined, the significantly positive associations of waist circumference or body fat with Type 2 diabetes risk were consistent among women with different levels of BMI, and the positive association of BMI and Type 2 diabetes risk was significant among women with gestational diabetes with a waist circumference of ≥ 50% or body fat ≥ 50%. CONCLUSIONS: BMI, waist circumference and body fat were all associated with an increased risk of Type 2 diabetes, and waist circumference and body fat were better indicators than BMI for Type 2 diabetes risk among Chinese women with prior gestational diabetes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».