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Enregistrement W4221039060 · doi:10.2337/dc21-2640

Treating Gestational Diabetes Reduces Birth Weight but Does Not Affect Infant Adiposity Across the 1st Year of Life

2022· article· en· W4221039060 sur OpenAlexafffund
Ravi Retnakaran, Chang Ye, Anthony J. Hanley, Philip W. Connelly, Mathew Sermer, Bernard Zinman, Jill Hamilton

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineGestational diabetesBirth weightAnthropometryPregnancyObstetricsDiabetes mellitusGestational ageFetal macrosomiaGestationInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The continuum of maternal glycemia in pregnancy shows continuous associations with both 1) neonatal birth weight at delivery and 2) subsequent adiposity later in childhood. While treating gestational diabetes mellitus (GDM) can lower birth weight and thereby disrupt the former association, it is unclear if such treatment reduces childhood adiposity. Thus, we sought to compare anthropometry across the 1st year of life between infants born to women who were treated for GDM and those with lesser degrees of gestational dysglycemia (untreated). RESEARCH DESIGN AND METHODS: Anthropometric measurements were performed at 3 months and 12 months of life in 567 infants born to women comprising the following four gestational glucose tolerance groups: 1) women with normoglycemia on both glucose challenge test (GCT) and oral glucose tolerance test (OGTT) in pregnancy; 2) women with an abnormal GCT but normal OGTT; 3) those with mild gestational impaired glucose tolerance; and 4) women treated for GDM. RESULTS: Birth weight progressively increased across the three untreated groups but was lowest in women treated for GDM (P = 0.0004). Similarly, women treated for GDM had the lowest rate of macrosomia (P = 0.02). Conversely, however, there were no differences among the four groups in weight z score, length z score, weight-for-length z score, or BMI z score at either 3 months or 12 months (all P values = NS). Similarly, there were no differences among the groups in triceps/biceps/subscapular/suprailiac skinfold thickness or sum of skinfolds at either 3 months or 12 months (all P values = NS). CONCLUSIONS: Despite reducing birth weight and macrosomia, the treatment of GDM does not have analogous effects on infant adiposity across the 1st year of life.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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