MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005388855 · doi:10.1038/s41598-020-59065-5

Visceral Adipose Tissue Depth in Early Pregnancy and Gestational Diabetes Mellitus - a Cohort Study

2020· article· en· W3005388855 sur OpenAlexaff
João Guilherme Bezerra Alves, Alex Sandro Rolland Souza, José Natal Figueirôa, Carla Adriane Leal de Araújo, Angélica Guimarães, Joel G. Ray

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésMedicineGestational diabetesPregnancyBody mass indexGestationObstetricsReceiver operating characteristicProspective cohort studyCohortGestational ageOdds ratioDiabetes mellitusCohort studyLogistic regressionAdipose tissueGynecologyInternal medicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some studies have suggested that abdominal visceral adipose tissue depth (VAD) measured by ultrasound in early pregnancy, may predict the future onset of gestational diabetes mellitus (GDM). Wheter this is true, independent of pre-pregnancy body mass index (BMI), has been debated, leading the current study. A prospective cohort study was completed, in which VAD was measured at around 14 weeks' gestation. GDM was later assessed by an oral glucose tolerance test at 24 to 28 weeks, according to the IADPSG criteria. Logistic regression analysis and receiver operating curve (ROC) analysis were used to estimate the predictive value of VAD, above and beyond pre-pregnancy BMI. 627 pregnant women were enrolled, and 518 completed the study. VAD was measured at a mean of 14.4 weeks' gestation. 87 women (16.8%) subsequently developed GDM. The unadjusted odds ratio (OR) for developing GDM was 1.99 (95% CI 1.59-2.46) per 1-cm increase in VAD. After adjusting for maternal BMI and age, the OR was 2.00 (95% CI 1.61 to 2.50). The ROC under the curve for developing GDM was higher for VAD (0.70, 95% CI 0.63 to 0.75) than for pre-pregnancy BMI (0.57 95% CI 0.50 to 0.64) (p < 0.001). In conclusion, higher VAD may better predict GDM than pre-pregnancy BMI.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetGestational Diabetes Research and ManagementTravaux en français237 207