The effect of diet quality on the risk of developing gestational diabetes mellitus: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the effect of diet quality on the risk of gestational diabetes mellitus. Methods: This review included cohort and case-control studies reporting an association between diet quality and gestational diabetes mellitus. We searched PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Embase, PsycINFO, CINAHL Complete, Chinese Periodical Full-text Database, China National Knowledge Infrastructure, Chinese Biomedical Literature Database, and China Wanfang Database for studies published from inception to November 18, 2022. The Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment, and the overall quality of evidence was assessed using the GRADEpro GDT. Results: A total of 19 studies (15 cohort, four case-control) with 108,084 participants were included. We found that better higher diet quality before or during pregnancy reduced the risk of developing gestational diabetes mellitus, including a higher Mediterranean diet (OR: 0.51; 95% CI: 0.30-0.86), dietary approaches to stop hypertension (OR: 0.66; 95% CI: 0.44-0.97), Alternate Healthy Eating Index (OR: 0.61; 95% CI: 0.44-0.83), overall plant-based diet index (OR: 0.57; 95% CI: 0.41-0.78), and adherence to national dietary guidelines (OR: 0.39; 95% CI:0.31-0.48). However, poorer diet quality increased the risk of gestational diabetes mellitus, including a higher dietary inflammatory index (OR: 1.37; 95% CI: 1.21-1.57) and overall low-carbohydrate diets (OR: 1.41; 95% CI: 1.22-1.64). After meta-regression, subgroup, and sensitivity analyses, the results remained statistically significant. Conclusions: Before and during pregnancy, higher diet quality reduced the risk of developing gestational diabetes mellitus, whereas poorer diet quality increased this risk. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/, identifier: CRD42022372488.
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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 | 0,025 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».