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Enregistrement W4381378420 · doi:10.2337/db23-255-or

255-OR: Postpartum Weight Retention and the Early Evolution of Cardiovascular Risk over the First 5 Years after Delivery

2023· article· en· W4381378420 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline K. Kramer, Chang Ye, Anthony J. Hanley, Philip W. Connelly, Bernard Zinman, Ravi Retnakaran

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight gainPregnancyPrediabetesObstetricsDiabetes mellitusLogistic regressionInternal medicineWeight changeType 2 diabetesWeight lossObesityEndocrinologyBody weightBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cumulative effect of postpartum weight retention from each pregnancy in a woman’s life may contribute to her risk of ultimately developing cardiovascular (CV) disease and type 2 diabetes. However, there is limited direct evidence supporting this hypothesis. Thus, we sought to characterize the impact of postpartum weight retention on the trajectories of cardiometabolic risk factors over the first 5 years after pregnancy. Three-hundred-and-thirty women underwent cardiometabolic characterization in pregnancy and at 3-months, 1-yr, 3-yr, and 5-yrs postpartum. They were stratified into 3 groups based on the magnitude of weight change between pre-pregnancy and 5-yrs postpartum as follows: weight gain <0% (n=100), weight gain 0-6% (n=110), and weight gain >6% (n=120). CV risk factors did not differ between these groups at 1-yr postpartum but showed a stepwise worsening across the groups at 3- and 5-yrs (Fig). Specifically, adverse lipids, insulin resistance, and CRP progressively worsened from the weight gain <0% group to weight gain 0-6% to weight gain >6% (all p<0.05). On logistic regression analyses of prediabetes/diabetes at 5-years postpartum, weight gain >6% was shown to be significant (adjusted OR 3.40 [1.63 to 7.09]). In conclusion, postpartum weight retention predicts trajectories of enhanced CV risk and rising glycemia over the first 5-yrs after delivery. Disclosure C.K. Kramer: Research Support; Boehringer Ingelheim Inc. C. Ye: None. A. Hanley: None. P.W. Connelly: None. B. Zinman: Consultant; Abbott Diabetes, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk A/S, Novo Nordisk Canada Inc., Boehringer Ingelheim Inc., Merck & Co., Inc. R. Retnakaran: Research Support; Boehringer Ingelheim/Mount Sinai Hospital, Novo Nordisk. Other Relationship; Sanofi, Eli Lilly and Company.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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