Precision stratification of prognostic risk factors associated with outcomes in gestational diabetes mellitus: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this systematic review is to identify prognostic factors among women and their offspring affected by gestational diabetes mellitus (GDM), focusing on endpoints of cardiovascular disease (CVD) and type 2 diabetes (T2D) for women, and cardiometabolic profile for offspring. METHODS: This review included studies published in English language from January 1st, 1990, through September 30th, 2021, that focused on the above outcomes of interest with respect to sociodemographic factors, lifestyle and behavioral characteristics, traditional clinical traits, and 'omics biomarkers in the mothers and offspring during the perinatal/postpartum periods and across the lifecourse. Studies that did not report associations of prognostic factors with outcomes of interest among GDM-exposed women or children were excluded. RESULTS: Here, we identified 109 publications comprising 98 observational studies and 11 randomized-controlled trials. Findings indicate that GDM severity, maternal obesity, race/ethnicity, and unhealthy diet and physical activity levels predict T2D and CVD in women, and greater cardiometabolic risk in offspring. However, using the Diabetes Canada 2018 Clinical Practice Guidelines for studies, the level of evidence was low due to potential for confounding, reverse causation, and selection biases. CONCLUSIONS: GDM pregnancies with greater severity, as well as those accompanied by maternal obesity, unhealthy diet, and low physical activity, as well as cases that occur among women who identify as racial/ethnic minorities are associated with worse cardiometabolic prognosis in mothers and offspring. However, given the low quality of evidence, prospective studies with detailed covariate data collection and high fidelity of follow-up are warranted.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle