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Enregistrement W2809872271 · doi:10.3389/fendo.2018.00349

Short Body Height and Pre-pregnancy Overweight for Increased Risk of Gestational Diabetes Mellitus: A Population-Based Cohort Study

2018· article· en· W2809872271 sur OpenAlexaff
Jing Li, Peng Wang, Cuiping Zhang, Junhong Leng, Nan Li, Leishen Wang, Weidong Li, Huikun Liu, Zhijie Yu, Gang Hu, Juliana C.N. Chan, Xilin Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesTianjin Medical UniversityEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineGestational diabetesOverweightObstetricsPregnancyOdds ratioConfidence intervalPopulationLogistic regressionBody mass indexDiabetes mellitusObesityGestationInternal medicineEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Short height is associated with gestational diabetes mellitus (GDM) but the underlying mechanism remains unknown. This study aimed to explore whether short height has a synergistic effect with pre-pregnancy overweight/obesity and undue weight gain on the risk of GDM. Methods: We recruited 19,962 singleton pregnant women from their first antenatal care visit in urban Tianjin, China, between October 2010 to August 2012. At 24-28 weeks of gestation, women underwent a 50-gram 1-hour glucose challenge test followed by a 75-gram 2-hour oral glucose tolerance test if the GCT result was ≥7.8 mmol/L. GDM was defined by the International Association of Diabetes and Pregnancy Study Group’s cut-points. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to obtain odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). Restricted cubic spline analysis nested in the logistic regression analysis was used to identify a cutoff point of height for GDM. Additive interaction was used to test interactions between short height, pregnancy overweight and undue weight gain. Results: A total of 1,517 (or 7.6%) women developed GDM. The risk of GDM increased rapidly with a decreasing height from 158 cm and downwards. Using height ≥158 cm as the reference group, women with 0.05). Conclusions: In Chinese pregnant women in urban Tianjin, height <158 cm had a synergistic effect with pre-pregnancy overweight on the risk of GDM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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