Sleep duration and quality, and risk of gestational diabetes mellitus in pregnant Chinese women
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the association between sleep disturbances during pregnancy and risk of gestational diabetes mellitus. METHODS: From 2010 to 2012, 12 506 women in Tianjin, China, were screened using a 50-g 1-h glucose challenge test at 24-28 weeks' gestation. Those with glucose challenge test values of ≥ 7.8 mmol/l were invited to further undergo a 75-g 2-h oral glucose tolerance test. Gestational diabetes was determined according to the International Association of Diabetes and Pregnancy Study Group's definition. Self-reported sleep duration and sleep quality during pregnancy was documented using a modified questionnaire. Logistic regression was used to obtain odds ratios and 95% CIs. RESULTS: A total of 919 women (7.3%) had gestational diabetes. Sleep duration was found to have an approximate J-shaped association with gestational diabetes risk after adjusting for covariates. Compared with a sleep duration of 7-9 h/day (43% of 12 506 women), the adjusted odds ratios for sleep duration of ≥ 9 h/day (55%) and < 7 h/day (2%) for gestational diabetes were 1.21 (95% CI 1.03-1.42) and 1.36 (95% CI 0.87-2.14), respectively. Compared with good sleep quality (37.9% of 12 506 women), the adjusted odds ratios of moderate (59.9%) and poor sleep quality (2.2%) for gestational diabetes were 1.19 (95% CI 1.01-1.41) and 1.61 (95% CI 1.04-2.50), respectively. CONCLUSION: In pregnant Chinese women, poor sleep quality, and shorter and longer duration of sleep during pregnancy were independently associated with an increased risk of gestational diabetes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».