First-Trimester Maternal Abdominal Adiposity Predicts Dysglycemia and Gestational Diabetes Mellitus in Midpregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study assessed the association between first-trimester abdominal adiposity and dysglycemia and gestational diabetes mellitus (GDM) in midpregnancy. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In a prospective cohort of 485 women, we measured subcutaneous (SAT), visceral (VAT), and total (TAT) adipose tissue depth, using ultrasound at 11-14 weeks' gestation. Logistic regression analysis assessed the relation between quartiles of SAT, VAT, or TAT depth and the composite outcome of impaired fasting glucose (IFG), impaired glucose tolerance (IGT), or GDM, based on a 75-g oral glucose tolerance test at 24-28 weeks. RESULTS: Adjusting for maternal age, ethnicity, family history of diabetes, and BMI, quartile 4 versus quartile 1 VAT (adjusted odds ratio [aOR] 3.1, 95% CI 1.1-9.5) and TAT (aOR 2.7, 95% CI 1.1-7.8) were significantly associated with the composite outcome, but SAT was not (aOR 1.8, 95% CI 0.70-4.8). The same was seen for GDM alone. CONCLUSIONS: Elevated first-trimester VAT and TAT depth independently predicted the risk of dysglycemia later in pregnancy.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».