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Enregistrement W2981862438 · doi:10.1161/jaha.119.014231

Screening Glucose Challenge Test in Pregnancy Can Identify Women With an Adverse Postpartum Cardiovascular Risk Factor Profile: Implications for Cardiovascular Risk Reduction

2019· article· en· W2981862438 sur OpenAlexaff
Ravi Retnakaran, Chang Ye, Anthony J. Hanley, Philip W. Connelly, Mathew Sermer, Bernard Zinman

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineMedicineEndocrinologyAdiponectinGestational diabetesDiabetes mellitusApolipoprotein BContext (archaeology)CholesterolRisk factorPregnancyApolipoprotein A1LipoproteinHigh-density lipoproteinInsulin resistanceGestationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The 1‐hour glucose challenge test ( GCT ) is routinely performed in pregnancy to screen for gestational diabetes mellitus. Remarkably, it has recently emerged that the GCT can also predict a woman's future risk of cardiovascular disease, although the mechanistic basis of this relationship is unclear. In this context we hypothesized that a higher GCT may identify women with an otherwise unrecognized adverse cardiovascular phenotype. Thus, we sought to evaluate the relationship between the antepartum GCT and subsequent postpartum cardiovascular risk factor profile. Methods and Results In this study 503 women completed a screening GCT in late second trimester and then underwent cardiometabolic characterization at 3 months postpartum, whereupon traditional (blood pressure, glucose, lipids) and nontraditional (apolipoprotein B, C‐reactive protein, adiponectin) cardiovascular risk factors were compared across GCT tertiles. At 3 months postpartum, each of the following risk factors progressively worsened from the lowest to middle to highest GCT tertile: fasting glucose ( P =0.0002), 2‐hour glucose ( P <0.0001), total cholesterol:high‐density lipoprotein cholesterol ( P =0.0004), high‐density lipoprotein cholesterol ( P =0.004), triglycerides ( P =0.001), apolipoprotein B ( P =0.001), and adiponectin ( P =0.02). On multiple linear regression analyses, the GCT emerged as a significant independent predictor of higher fasting glucose ( P =0.0006), 2‐hour glucose ( P <0.0001), total cholesterol: high‐density lipoprotein cholesterol ( P =0.0004), triglycerides ( P =0.001), low‐density lipoprotein cholesterol ( P =0.01), and apolipoprotein B ( P =0.004) and of lower high‐density lipoprotein cholesterol ( P =0.02) and adiponectin ( P =0.0099). Moreover, these independent associations persisted after excluding women who had gestational diabetes mellitus. Conclusions The antepartum GCT can identify women with an adverse underlying cardiovascular risk factor phenotype.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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