Interventions designed to reduce gestational weight gain can reduce the incidence of gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Excessive gestational weight gain (GWG) increases the risk of gestational diabetes mellitus (GDM). Many interventions have been designed to reduced GWG. However, the effect on GDM is still unknown. This systematic review (SLR) aimed to (i) evaluate the impact of interventions designed to prevent excessive GWG on the incidence of GDM, and (ii) examine if effects differ by geographical region and body mass index (BMI). A SLR of randomised controlled trials (RCTs) was conducted without date limits using seven international databases and three Chinese databases. RCTs that reported a primary/secondary aim to reduce excessive GWG and the incidence of GDM were considered. Two authors independently identified and assessed the included studies. Meta-analysis data are reported as risk ratio (RR) for GDM incidence with interventions covering diet, physical activity (PA) and lifestyle (diet plus PA).Of 20,517 manuscripts screened, 45 were included and 37 were included in the meta-analysis (n=12,942). Diet interventions reduced the risk of GDM by 44% (RR: 0.56, 95% CI: 0.36-0.87, p=0.009), while PA interventions reduced the risk by 38% (RR: 0.62, 95% CI: 0.50-0.78). Both lifestyle interventions and BMI did not significantly alter the risk. PA interventions from Southern Europe reduced GDM risk by 37% (RR: 0.63, 95% CI: 0.50, 0.80). Both diet and lifestyle interventions conducted in Asia resulted in a 62% (RR: 0.38, 95% CI: 0.24, 0.59) and 32% (RR: 0.68, 95% CI: 0.54, 0.86) reduction in GDM, respectively. Interventions designed to prevent excessive GWG can reduce the risk of GDM. Regional differences indicate that other factors possibly physiological and/or behavioural responses to intervention type must be taken into consideration when planning GDM prevention strategies, certainly, the one size fits all approach is not supported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».