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Enregistrement W4386779920 · doi:10.18332/tid/169722

Passive smoking and risk of gestational diabetes mellitus: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4386779920 sur OpenAlexaboutno aff
Haijie Zhang sup sup, Xin Zhou sup sup, Lixia Tian, Jianjun Huang, En Meng, Jinzhu Yin

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesMedicineMeta-analysisPassive smokingConfoundingPublication biasSubgroup analysisCohort studyRisk factorPregnancyProspective cohort studyObstetricsMEDLINEIncidence (geometry)Environmental healthDemographyInternal medicineGestation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pregestational smoking increases the risk of gestational diabetes mellitus (GDM) and is a common health problem during pregnancy, with its incidence on the rise worldwide, especially in China. This study is a meta-analysis of passive smoking as a risk factor associated with GDM. METHODS: Two independent reviewers searched passive smoking and the risk of GDM in PubMed, Medline, Web of Knowledge, Science Direct, China National Knowledge Internet (CNKI) and Wanfang databases (up to May 2023). The authors extracted the study data independently and used the Newcastle-Ottawa scale (NOS) to evaluate the quality of the included articles. A meta-analysis was conducted using a random effects model depending on the size of the heterogeneity. Begg's and Egger's tests were performed to assess publication bias. RESULTS: =41.7%, p=0.079). Subgroup and sensitivity analyses were stable, and no evidence of publication bias was found. CONCLUSIONS: Passive smoking is a risk factor for GDM, even in those who are not active smokers. To eliminate the effects of other confounding factors, larger prospective cohort studies are required to clarify the relationship between passive smoking and the occurrence of GDM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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