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 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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».