Plasma Glycated <scp>CD59</scp> and Gestational Diabetes Mellitus: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common complication of pregnancy worldwide. The standard method for screening GDM is the 75 g oral glucose tolerance test (OGTT). However, the OGTT is difficult, time-consuming and requires fasting, making it an inconvenient test for GDM. Researchers have turned their attention to alternative biomarkers for GDM. This study aimed to systematically investigate the potential of plasma glycated CD59 (pGCD59) as a new biomarker for GDM and its associated adverse pregnancy outcomes. METHODS: The systematic review was performed in the PubMed, ISI Web of Science, Scopus and Google Scholar databases from 1/1/2000 to 4/1/2024, and relevant studies were selected based on the inclusion and exclusion criteria. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: The study revealed that pGCD59 levels before 20 weeks and during the second trimester of pregnancy have the potential to predict the results of the OGTT and also forecast adverse pregnancy outcomes, such as postpartum glucose intolerance (PP GI), neonatal hypoglycaemia (NH) and having large for gestational age (LGA) infants. The predictive ability of pGCD59 was found to be affected by the GDM status, especially body mass index (BMI). CONCLUSIONS: In conclusion, pGCD59 may be a promising indicator of glucose levels and could serve as a new biomarker for GDM. However, additional studies are needed to establish a reliable reference range and cut-off value for pGCD59.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».