Heterogeneous Contribution of Insulin Sensitivity and Secretion Defects to Gestational Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize physiologic subtypes of gestational diabetes mellitus (GDM). RESEARCH DESIGN AND METHODS: Insulin sensitivity and secretion were estimated in 809 women at 24-30 weeks' gestation, using oral glucose tolerance test-based indices. In women with GDM (8.3%), defects in insulin sensitivity or secretion were defined below the 25th percentile in women with normal glucose tolerance (NGT). GDM subtypes were defined based on the defect(s) present. RESULTS: Relative to women with NGT, women with predominant insulin sensitivity defects (51% of GDM) had higher BMI and fasting glucose, larger infants (birth weight z score 0.57 [-0.01 to 1.37] vs. 0.03 [-0.53 to 0.52], P = 0.001), and greater risk of GDM-associated adverse outcomes (57.6 vs. 28.2%, P = 0.003); differences were independent of BMI. Women with predominant insulin secretion defects (30% of GDM) had BMI, fasting glucose, infant birth weights, and risk of adverse outcomes similar to those in women with NGT. CONCLUSIONS: Heterogeneity of physiologic processes underlying hyperglycemia exists among women with GDM. GDM with impaired insulin sensitivity confers a greater risk of adverse outcomes.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».