Treatment of Gestational Diabetes Mellitus and Maternal Risk of Diabetes After Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare postpartum glucose tolerance between women treated for gestational diabetes mellitus (GDM) and those not treated. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Metabolic testing was performed at 3 and 12 months postpartum in 599 women comprising the following gestational glucose tolerance groups: 1) normal glucose challenge test (GCT) and oral glucose tolerance test (OGTT) during pregnancy, 2) abnormal GCT with normal OGTT, 3) gestational impaired glucose tolerance, 4) mild untreated GDM, and 5) severe treated GDM. RESULTS: Birth weight progressively increased across groups 1-4 before falling steeply in treated GDM (P < 0.0001). In contrast, at 3 and 12 months, insulin sensitivity and β-cell function progressively decreased across the five groups, mirrored by rising fasting and 2-h glucose (all P < 0.0001). Accordingly, prevalence of prediabetes/diabetes at 12 months increased in a stepwise manner across groups 1-5 (2.8%, 9.6%, 13.5%, 21.5%, and 32.6%, respectively; P < 0.0001). CONCLUSIONS: Treating GDM lowers birth weight but does not disrupt the association between gestational glycemia and maternal prediabetes/diabetes after pregnancy.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».