Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) is one of the most common pregnancy complications which affect the mother and offspring. In addition to adverse perinatal outcomes, it may lead to permanent health problems for the mother, such as type 2 diabetes mellitus (T2DM) and cardiovascular disease (CVD), while increasing the risk of future obesity, CVD, T2DM and GDM in the child. Approximately 15% of women seek fertility treatment. Over the last decade, it has come to attention that patients with an infertility history are more prone to having GDM during their pregnancies, and this review examines the relationship between GDM and infertility. The elevated estrogen, progesterone, leptin, placental lactogen and growth hormone are the main reasons for increased insulin resistance during pregnancy. Despite some confounding factors in the mechanism of GDM in patients with an infertility history, infertility treatment increases the risk, according to numerous studies. The obesity epidemic and associated disorders have become a significant public health concern worldwide. Lifestyle modification for weight loss before pregnancy is encouraged, but there is no strong evidence for improvement in perinatal results. GDM, infertility and infertility treatment have a potential risk of alteration in the embryo’s environment and cause epigenetic reprogramming, which may be inherited to the next generation. The fertility treatment impacts the patient’s and offspring’s health. Patients should be informed about the risks so that they consent and get involved in the decision. Infertility treatment may be accepted as a reason for high-risk pregnancy, and patients can be screened for GDM in early pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».