Gestational prediabetes: a new term for early prevention?
Notice bibliographique
Résumé
Women with gestational diabetes mellitus (GDM) have higher rates of foetal macrosomia, shoulder dystocia and pregnancy-induced hypertension, and are at higher risk of developing type 2 diabetes. Herein, we introduce a new conceptual term, "gestational prediabetes", which requires the absence of diabetes before pregnancy, and the presence of blood glucose levels (or a related marker) in early pregnancy that are higher than normal, but not yet high enough to meet the diagnostic criteria for GDM. Identifying women with gestational prediabetes might be done in early pregnancy (e.g., 12 weeks' gestation) using conventional glycaemic testing, assessment of visceral abdominal adiposity or hepatic fat by ultrasonography, or measuring serum sex hormone-binding globulin or adiponectin. However, none of these approaches has been systematically compared to conventional predictors, such as maternal body mass index or waist circumference. Any early-pregnancy predictor of gestational prediabetes risk needs to have low cost, ease of administration, and a short turnaround time. The theoretical advantage of identifying women with gestational prediabetes would be to "prevent" the onset of GDM (and its inherent risks to the pregnancy) in a timelier manner. One sensible starting point would be an intervention to prevent early excessive weight gain in pregnancy, which is currently being evaluated by two randomized clinical trials. In addition, early intervention could offset the need for resource-intense GDM management or insulin therapy.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».