The association of red and processed meat with gestational diabetes mellitus: Results from 2 Canadian birth cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Red and processed meat is considered risk factors of gestational diabetes mellitus (GDM), but the evidence is inconclusive. We aimed to examine the association between red and processed meat intake and odds of GDM among South Asian and White European women living in Canada. METHODS: This is a cross-sectional analysis of pregnant women from two birth cohorts: SouTh Asian biRth cohorT (START; n = 976) and Family Atherosclerosis Monitoring In earLY life (FAMILY; n = 581). Dietary intake was assessed using a validated 169-item semi-quantitative food-frequency questionnaire (FFQ). Multivariate logistic regression models were used to examine the associations between gestational diabetes and: 1) total red and processed meat; 2) unprocessed red meat; 3) processed meat and GDM after adjustment for potential confounders. RESULTS: There were 241 GDM cases in START and 91 in FAMILY. The median total red and processed meat intake were 1.5 g/d (START) and 52.8 g/d (FAMILY). In START, the multivariable-adjusted odds ratio (OR) showed neither lower nor higher intakes of unprocessed red meat (p-trend = 0.68), processed meat (p-trend = 0.90), or total red and processed meat (p-trend = 0.44), were associated with increased odds of GDM, when compared with medium intake. Similar results were observed in FAMILY except for processed meat intake [OR = 0.94 (95% CI 0.47-1.91), for medium versus low and OR = 1.51 (95% CI 0.77-2.29) for medium versus high; p-trend = 0.18] after adjusting for additional dietary factors such as the diet quality score, total fiber, saturated fat and glycemic load. CONCLUSION: Medium compared with low or high red and processed meat intake is not associated with GDM in White Europeans and South Asians living in Canada.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».