PROTOCOL Outcomes in the offspring n K
Notice bibliographique
Résumé
estimated that about 470 million people will be diag-nosed with pre-diabetes globally by the year 2030 [1]. During pregnancy, women can develop a dysglycemic state known as gestational diabetes mellitus (GDM). Swaleh et al. Systematic Reviews (2015) 4:67 DOI 10.1186/s13643-015-0051-1been found to influence fetal development and has bothHamilton, Ontario L8N 3Z5, Canada Full list of author information is available at the end of the articlePre-diabetes includes impaired fasting glucose, impaired glucose tolerance, and hemoglobin A1c of 6 % to 6.4% [2]. Currently, the crude prevalence of pre-diabetes in the United States is roughly 30 % among individuals greater than 20 years old [3]. The Canadian Diabetes Association (CDA) estimates that 5.7 million out of the Although most women with GDM have normal blood sugars after delivery, the risk of developing subsequent T2DM is higher [7]. The diagnostic criteria for GDM vary internationally but generally involve a two-step process: an initial screening challenge with glucose followed by a standardized 75 (or 100) g oral glucose tolerance test (OGTT) if the screen is abnormal. More details on the classification of GDM are included in the methods. This dysglycemic state during pregnancy has * Correspondence:
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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 | 0,016 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,217 | 0,049 |
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 ».