Systematic Review of Nutritional Guidelines for the Management of Gestational Diabetes Mellitus: A Global Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gestational diabetes mellitus (GDM) affects 7–9% of pregnancies worldwide and is associated with adverse maternal and neonatal outcomes. Nutritional therapy is a key component of GDM management. However, inconsistencies exist across international and national guidelines regarding macronutrient distribution, glycemic targets, and micronutrient supplementation. This systematic review aims to compare updated nutritional recommendations for GDM across major health organizations and identify areas of consensus, divergence, and evidence gaps. Methods: This systematic review was conducted following PRISMA guidelines and registered in PROSPERO (CRD420251026194). A comprehensive literature search was performed in PubMed, Scopus, and Google Scholar (concluding March 2025), along with manual searches of official websites of professional health organizations (e.g., ADA, WHO, NICE, IDF). Guidelines published within the last 10 years (or the most relevant national guideline if slightly older), available in English or with access to translation, and including explicit nutritional recommendations for GDM were included. Data were extracted on macronutrient composition, glycemic targets, and micronutrient supplementation, with evaluation of the supporting evidence and regional context, incorporating findings from recent key guideline updates. Results: In total, 12 guidelines met the inclusion criteria. While all guidelines emphasized carbohydrate moderation and adequate fiber intake, significant discrepancies were found in carbohydrate quality recommendations (e.g., low-glycemic index focus vs. total carbohydrate restriction), postprandial glucose targets (e.g., 1-h vs. 2-h measurements and varying thresholds like <120 vs. <140 mg/dL), and the use of non-routine micronutrients such as chromium, selenium, and omega-3 fatty acids (generally lacking endorsement). Recent updates from key bodies like ADA, Diabetes Canada, and KDA largely maintain these core stances but show increasing emphasis on dietary patterns and acknowledgement of CGM technology, without resolving key discrepancies. Cultural adaptability and behavioral counselling strategies were minimally addressed across most guidelines. Conclusions: Despite general agreement on the principal recommendations of nutritional management in GDM, substantial variation persists in specific recommendations, even considering recent updates. Consistent, evidence-based, and culturally adaptable guidelines incorporating implementation strategies are needed to optimize care and reduce disparities in GDM management across regions.
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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 | 0,023 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».