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Enregistrement W2767445572 · doi:10.1111/dme.13543

History of mood or anxiety disorders and risk of gestational diabetes mellitus in a population‐based cohort

2017· article· en· W2767445572 sur OpenAlexafffundabout
Qendresa Beka, Samantha L. Bowker, Anamaria Savu, Dawn Kingston, Jeffrey Johnson, Padma Kaul

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGestational diabetesMedicineAnxietyOdds ratioMood disordersMoodPopulationPregnancyDiabetes mellitusObstetricsCohortAnxiety disorderPsychiatryPediatricsGestationInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To examine the association between mood and anxiety disorders and the development of gestational diabetes mellitus in a retrospective population-based cohort study. METHODS: Clinical data from a provincial perinatal health registry were linked to physician claims, hospitalization records and emergency visits to identify any diagnoses of mood or anxiety disorders in the 2 years prior to pregnancy and a subsequent diagnosis of gestational diabetes during pregnancy. The study population included all singleton pregnancies in the Canadian province of Alberta from 1 April 2000 to 31 March 2010. Generalized estimating equations were used to determine the adjusted odds ratio of gestational diabetes, comparing women with and without a history of mood or anxiety disorders. RESULTS: Among 373 674 pregnancies from 253 911 women, 25.7% had a history of mood or anxiety disorders, and 3.8% developed gestational diabetes. The multivariate-adjusted odds of developing gestational diabetes were higher among women with a history of mood or anxiety disorders (odds ratio 1.10, 95% CI 1.06-1.14). CONCLUSIONS: Women with a history of mood or anxiety disorders had a moderately increased risk of developing 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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