High maternal iron status, dietary iron intake and iron supplement use in pregnancy and risk of gestational diabetes mellitus: a prospective study and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: High iron measured using dietary intake and biomarkers is associated with Type 2 diabetes. It is uncertain whether a similar association exists for gestational diabetes mellitus. The aim of this systematic review was to conduct a cohort study examining first trimester body iron stores and subsequent risk of gestational diabetes, and to include these findings in a systematic review of all studies examining the association between maternal iron status, iron intake (dietary and supplemental) and the risk of gestational diabetes. METHODS: Serum samples from women with first trimester screening were linked to birth and hospital records for data on maternal characteristics and gestational diabetes diagnosis. Blood was analysed for ferritin, soluble transferrin receptor and C-reactive protein. Associations between iron biomarkers and gestational diabetes were assessed using multivariate logistic regression. A systematic review and meta-analysis, registered with PROSPERO (CRD42014013663) included studies of all designs published in English from January 1995 to July 2015 that examined the association between iron and gestational diabetes and included an appropriate comparison group. RESULTS: Of 3776 women, 3.4% subsequently developed gestational diabetes. Adjusted analyses found increased odds of gestational diabetes for ferritin (OR 1.41; 95% CI 1.11, 1.78), but not for soluble transferrin receptor (OR 1.00; 95% CI 0.97, 1.03) per unit increase of the biomarker. Two trials of iron supplementation found no association with gestational diabetes. Increased risk of gestational diabetes was associated with higher levels of ferritin and serum iron and dietary haem iron intakes. CONCLUSIONS: Increased risk of gestational diabetes among women with high serum ferritin and iron levels and dietary haem iron intakes warrants further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 ».