Iron Supplementation in Non-Anemic Pregnancy and Risk of Developing Gestational Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Routine iron supplementation for all pregnant women in order to reduce adverse neonatal outcomes has been a standard practice in developing countries, including Thailand. However, there is evidence that excess iron can affect glucose metabolism and may increase risk of gestational diabetes mellitus (GDM). This study aims to investigate the association of iron supplementation starting from early gestation and the risk of GDM in non-anemic women. Methods: This retrospective cohort study included non-anemic pregnant Thai women who received their first antenatal care and delivered at Vajira Hospital (Bangkok, Thailand) during January 2008 to December 2009. All pregnant women underwent oral glucose tolerance test during gestational weeks 24 - 28. The proportions of ongoing GDM and birth outcomes were compared between the early oral iron supplementation group (before 16 completed weeks) and the control group (after 16 weeks). Results: There were 1,935 non-anemic pregnant women, 966 in the early supplement group and 969 in the control group. The early supplement group had significantly higher prevalence of GDM than the control group did (9.7% vs. 5.6%, RR: 1.83; 95% CI: 1.29 - 2.59). No significant differences in maternal anemia, gestational age at birth, or neonatal birth weight were observed between groups. Conclusions: Early antenatal iron supplementation in non-anemic pregnant women was found to be associated with significantly increased risk of GDM. J Endocrinol Metab. 2018;8(6):139-143 doi: https://doi.org/10.14740/jem543
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».