A comprehensive meta-analysis on the association between vitamin C intake and gestational diabetes mellitus: Insights and novel perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gestational Diabetes Mellitus (GDM) is a significant health concern in pregnant women and their offspring. Although Vitamin C is known to play a role in maintaining normal physiological processes, its relationship with GDM has not been fully elucidated. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, analyzing data from 15 studies selected from PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library up to May 16, 2023. These studies were selected based on inclusion criteria such as study design, outcome of interest, exposure factor, and data extractability. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale. We assessed the heterogeneity between studies and conducted a sensitivity analysis. RESULTS: Data from 10,131 subjects, including 1304 diagnosed GDM cases, were analyzed. The meta-analysis showed that women in the low Vitamin C exposure group had higher odds of developing GDM (odds ratio 2.72, 95% CI:1.24-4.19). There was a greater likelihood of increased GDM risk with lower Vitamin C exposure (standardized mean difference: -0.71, 95% CI [-1.07 -0.36]). Subgroup analysis revealed that both internal and external Vitamin C exposure, along with exposure during the second or third trimester of pregnancy, was associated with higher GDM incidence rates under low Vitamin C exposure. Sensitivity analysis confirmed the robustness of the results, and no significant publication bias was detected. CONCLUSION: Low Vitamin C exposure during pregnancy may increase the risk of GDM. Given these findings, it could be beneficial for pregnant women to increase their intake of Vitamin C-rich foods and to ensure adequate blood Vitamin C levels as a preventive measure against GDM.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».