Significance of Serum-Plasma Leptin Profile during Pregnancy in Gestational Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) represents a stage of subclinical inflammation and a risk factor for subsequent future type 2 diabetes and cardiovascular disease development. Leptin has been related with vascular and metabolic changes in GDM with heterogeneous and contradictory results with respect to their possible involvement in maternal, perinatal, and future complications. Our objective is to evaluate current evidence on the role of leptin in maternal and perinatal complications in women with GDM. PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus databases were searched. We evaluated the studies’ quality using the Newcastle-Ottawa scale. Meta-analyses were conducted, and heterogeneity and publication bias were examined. Thirty-nine relevant studies were finally included, recruiting 2255 GDM and 3846 control pregnant women. Leptin levels were significantly higher in GDM participants than in controls (SMD = 0.57, 95%CI = 0.19 to 0.94; p < 0.001). Subgroup meta-analysis did not evidence significant differences in leptin in the different trimesters of pregnancy. Meta-regression showed a positive significant relationship for HOMA in the GDM group (p = 0.05). According to these results, it seems that high levels of leptin can be used as predictive markers in GDM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».