The potential causal effect of the pre-pregnancy dietary phytochemical index on gestational diabetes mellitus: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phytochemicals are non-nutritive bioactive compounds with beneficial effects on the metabolism of glucose. This study aimed to clarify the possible causal effect of the pre-pregnancy dietary phytochemical index (DPI) on gestational diabetes mellitus (GDM). METHODS: In this prospective cohort study 1,856 pregnant women aged 18-45 years who were in their first trimester, were recruited and followed up until delivery. The dietary intakes of participants were examined using an interviewer-administered validated 168-item semi-quantitative food frequency questionnaire (FFQ). Inverse probability weighting (IPW) of propensity scores (PS), estimated from the generalized boosted model (GBM) were used to obtain a adjusted risk ratio (aRR) for potential confounders. RESULTS: During the follow-up period, 369 (19.88%) women were diagnosed with GDM. DPI scores ranged from 6.09 to 89.45. There was no association between DPI scores and GDM (aRR: 1.01, 95% confidence interval [CI]: 0.92, 1.08; p trend = 0.922). When comparing DPI quartile 4 (most pro-phytochemical content) to quartile 1 (few phytochemical contents), there was no significant difference between them (aRR: 0.97; 95% CI: 0.75, 1.25; p = 0.852). Also, there was no significant difference between DPI quartile 3 and quartile 1 (aRR: 1.04; 95% CI: 0.81, 1.34; p = 0.741) as well as DPI quartile 2 and quartile 1 (aRR: 0.92; 95% CI: 0.71, 1.21; p = 0.593). CONCLUSIONS: Although this data did not support the association between pre-pregnancy DPI scores and GDM, further cohort studies to ascertain the causal association between them are warranted.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».