Gestational diabetes mellitus and COVID-19: The epidemic during the pandemic
Notice bibliographique
Résumé
During the global coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, people worldwide have experienced an unprecedented rise in psychological distress and anxiety. In addition to this challenging situation, the prevalence of diabetes mellitus (DM), a hidden epidemic, has been steadily increasing in recent years. Lower-middle-income countries have faced significant barriers in providing accessible prenatal care and promoting a healthy diet for pregnant women, and the pandemic has made these challenges even more difficult to overcome. Pregnant women are at a higher risk of developing complications such as hyper-tension, preeclampsia, and gestational diabetes, all of which can have adverse implications for both maternal and fetal health. The occurrence of gestational diabetes has been on the rise, and it is possible that the pandemic has worsened its prevalence. Although data is limited, studies conducted in Italy and Canada suggest that the pandemic has had an impact on gestational diabetes rates, especially among women in their first trimester of pregnancy. The significant disruptions to daily routines caused by the pandemic, such as limited exercise options, indicate a possible link between COVID-19 and an increased likelihood of experiencing higher levels of weight gain during pregnancy. Notably, individuals in the United States with singleton pregnancies are at a significantly higher risk of excessive gestational weight gain, making this association particularly important to consider. Although comprehensive data is currently lacking, it is important for clinical researchers to explore the possibility of establishing correlations between the stress experienced during the pandemic, its consequences such as gestational gain weight, and the increasing incidence of gestational DM. This knowledge would contribute to better preventive measures and support for pregnant individuals during challenging times.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».