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Enregistrement W4210331716 · doi:10.3899/jrheum.211374

Systemic Lupus Erythematosus Increases the Risk of Gestational Diabetes: Truth or Illusion?

2022· letter· en· W4210331716 sur OpenAlexvenueno aff
Yanling Chang, Wen Di, Jiayue Wu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesPregnancyHydroxychloroquineOverweightObstetricsPopulationPreeclampsiaInsulin resistanceHyperinsulinemiaObesityInternal medicineGynecologyGestationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this issue of The Journal of Rheumatology , Gernaat et al1 conducted a population-based study to evaluate whether the risk of gestational diabetes mellitus (GDM) was associated with systemic lupus erythematosus (SLE) by comparing pregnancies in women with SLE to those in general population controls. The authors used a Swedish medical registry to collect data from 695 SLE pregnancies and 4644 non-SLE pregnancies in Sweden between November 2006 and 2016. They found a 2-fold increased risk of GDM in SLE, which did not differ by glucocorticoid (GC) or hydroxychloroquine (HCQ) medication. Pregnancy with SLE is considered a high-risk pregnancy. Studies have shown that patients with SLE are at increased risk of maternal death, preeclampsia, preterm delivery, and infection.2 However, whether pregnancy with SLE is associated with an increased risk of GDM remains controversial. GDM, one of the most common metabolic disorders during pregnancy, is associated with adverse pregnancy outcomes.3 The prevalence of GDM in the study by Gernaat et al1 (2.6%) was lower than that previously reported in pregnancy with SLE (5–28.3%).4 Maternal overweight and obesity, maternal age ≥ 35 years, previous history of GDM, and family history of type 2 DM are major GDM risk factors.5 Previous studies have shown that patients with SLE have hyperinsulinemia, insulin resistance, and metabolic syndrome.6 In other words, GDM … Address correspondence to Dr. W. Di, Department of Obstetrics and Gynecology, Ren Ji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, No.160 Rd. Pujian, Shanghai 200127, China. Email: diwen163{at}163.com. Address correspondence to Dr. J. Wu, Department of Obstetrics and Gynecology, Ren Ji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, No.160 Rd. Pujian, Shanghai 200127, China. Email: janet\_wu\_jiayue{at}163.com.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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