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Enregistrement W4408954675 · doi:10.1016/j.jpsychores.2025.112115

The risk of intellectual disability in offspring of diabetic mothers: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4408954675 sur OpenAlexaboutno aff
Yitayish Damtie, Berihun Assefa Dachew, Getinet Ayano, Abay Woday Tadesse, Kim Betts, Rosa Alati

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosomatic Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésMeta-analysisOffspringIntellectual disabilityPsychologyMedicineClinical psychologyPregnancyPsychiatryInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological evidence on association between maternal diabetes and intellectual disability (ID) in offspring is mixed. This systematic review and meta-analysis aimed to synthesise the existing evidence to determine the extent and nature of this association. We systematically searched Embase, Web of Science, Scopus, PubMed, PsycINFO, and CINAHL databases from inception to March 14, 2023. The methodological quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Effect estimates for each exposure-outcome association were synthesised using a random-effects model Sensitivity and subgroup analyses were performed to identify potential sources of heterogeneity. A total of ten studies, comprising 8,927,706 mother-child pairs, met the inclusion criteria. Our analyses revealed that children exposed to any form of maternal diabetes had higher odds of ID compared to unexposed counterparts. Specifically, we found a 61 % higher risk of ID in offspring of mothers with any pre-existing diabetes. However, no significant association was found between gestational diabetes mellitus (GDM) and ID risk in offspring. The present meta-analysis suggests that exposure to pre-existing type 1 diabetes (T1D) and type 2 diabetes (T2D), but not GDM, is associated with increased risks of ID in offspring. Further high-quality studies, adequately adjusted for potential confounders, are needed to confirm 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,022
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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