Impact of phthalate exposure on gestational diabetes mellitus: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gestational Diabetes Mellitus (GDM) is a transient diabetogenic state that often leads to adverse maternal and fetal outcomes. The rising burden of exposure to endocrine-disrupting chemicals like phthalates essentially disrupts the tightly regulated endocrine system, thereby modulating the insulin signaling pathways, leading to GDM. Objective: In the present work, a systematic review was performed to examine the probable relation between maternal exposure to phthalates, as endocrine-disrupting compounds, and GDM. Methods: Relevant studies from their inception to April 2025 were identified by searching PubMed, Embase, Scopus, and Science Direct. The data were screened using the Rayyan tool, and the risk of bias was assessed using the New Castle Ottawa Scale selection tool. Results: We identified 13 studies that showed a significant presence of phthalates in the urine samples of GDM patients. 5 phthalate secondary metabolites, Monoethyl Phthalate, Monobutyl phthalate, Mono-Isobutyl Phthalate, and Monobenzyl Phthalate and the primary phthalate Di(2-ethylhexyl) Phthalate were found to be most commonly present in the urine samples of the GDM patients. Conclusion: Urinary phthalate levels can be used as a non-invasive biomarker for GDM, thereby also reducing the risk of associated adverse pregnancy outcomes. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/, identifier CRD420251023656.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».