Breastfeeding and Postpartum Glucose Regulation Among Women With Prior Gestational Diabetes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gestational diabetes mellitus is associated with adverse maternal and fetal outcomes and increases subsequent risk of Type 2 diabetes. Researchers have shown that breastfeeding may reduce diabetes risk in women with recent gestational diabetes. RESEARCH AIM: To assess association between infant feeding and postpartum glucose tolerance in mothers with recent gestational diabetes within 1 year postpartum. METHODS: A literature search was performed up to December 31, 2019, retrieving articles related to infant feeding, gestational diabetes, and postpartum glucose regulation in four major databases (PubMed, Cochrane, CINAHL, and Embase). Methodological quality was assessed using tools from the United States National Institutes of Health and the National Heart, Lung, and Blood Institute. RESULTS: The search yielded 15 cohort studies meeting the selection criteria. Of the 15 studies, 13 (86.7%) examined the influence of breastfeeding on postpartum glycemic status, and eight (53.4%) compared the mean blood glucose values between breastfeeding and non-breastfeeding participants. Of the 13 studies that compared postpartum glycemic status, nine (60%) of the research teams found that breastfeeding lowered rates of impaired glucose tolerance, and four (26.7%) showed no significant change. In eight of the studies reporting mean blood glucose values, six (75%) reported significantly lower fasting plasma glucose in breastfeeding participants, with reductions ranging from 3.7 to 7.4 mg/dL (0.2-0.4 mmol/L). CONCLUSION: Breastfeeding has been associated with improved postpartum glucose regulation in mothers with gestational diabetes. In pregnant women with gestational diabetes, breastfeeding may reduce the risk of Type 2 diabetes, and women with gestational diabetes should be strongly encouraged and supported to breastfeed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».