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Enregistrement W4407868484 · doi:10.18502/ijph.v54i2.17903

Effects of Gestational Diabetes Mellitus on Fetal Liver Length: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4407868484 sur OpenAlexaboutno aff
Sahar Ardalan Khales, Abdolhalim Rajabi, Masoud Golalipour, Gholamreza Roshandel, Mohammad Jafar Golalipour

Notice bibliographique

RevueIranian Journal of Public Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesMeta-analysisMedicineFetusDiabetes mellitusObstetricsGestational agePregnancyInternal medicineGestationBioinformaticsEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a serious pregnancy complication that can affect various organs and organ systems of the mother and fetus. In diabetic mothers, increased blood glucose delivery to the fetus leads to fetal hyperglycemia and hyperinsulinemia, which promotes the growth of insulin-dependent organs such as the liver. Therefore, this systematic review and meta-analysis was conducted to more precisely estimate the association between GDM and fetal liver length (FLL). Methods: Six electronic databases (PubMed, Scopus, Web of Science, ProQuest, Cochrane, and Wiley) were searched up to Aug 2023. Two reviewers independently extracted data and assessed the risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. The pooled weighted and standardized mean differences in FLL were calculated using random-effects models. Heterogeneity, subgroup analysis, and publication bias were also assessed using funnel plots. All statistical analyses were performed using Stata Version 16.0. Results: <0.001) trimesters of pregnancy. The pooled mean difference in FLL between the GDM and non-GDM groups was 4.85 mm (WMD=4.85; 95% CI: 3.26, 6.45), indicating larger liver size in fetuses from mothers with GDM. Conclusion: GDM is a significant risk factor for increased FLL, as assessed by ultrasound, which may reflect fetal overgrowth and metabolic dysfunction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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