The association of dietary total antioxidant capacity and gestational diabetes: a prospective cohort study from the Mothers and their children’s health (MATCH)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: There is evidence to support the hypothesis that a diet rich in antioxidants can help safeguard against the development of gestational diabetes mellitus (GDM). This study aimed to investigate the association between dietary total antioxidant capacity (DTAC) during early pregnancy and the risk of GDM. SUBJECTS/METHODS: We included 1856 pregnant women in their first trimester from the Mothers and their Children's Health (MATCH) prospective cohort study. Prepregnancy dietary intake was assessed using a validated food frequency questionnaire (FFQ) and was used to calculate the DTAC score. Incident GDM was diagnosed based on the American Diabetes Association criteria. We estimated the association between DTAC and GDM using propensity score-based inverse probability weighting (IPW). RESULTS: Overall, 369 (14.6%) of the pregnant women were identified with GDM. The mean DTAC score and the corresponding standard deviation (SD) was 2.82± (2.56) mmol/100 g, with a range of 0.01 to 18.55. The adjusted risk of GDM decreased by 34% (95% CI = 10%, 52%, p = 0.023) for each DTAC score increase. The results showed that women in the highest quartile of DTAC had a lower risk of developing GDM compared to those in the lowest quartile (adjusted RR: 0.29, 95% CI: 0.12, 0.68, p = 0.005). CONCLUSION: DTAC in early pregnancy is significantly associated with a lower risk of GDM. Additional larger cohort studies are needed to validate these findings.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».