{rfName}
MI

Indexado en

Licencia y uso

Citaciones

11

Altmetrics

Grant support

The original multicenter prospective cohort study, 'Guido mi embarazo,' was funded by Global Health Partnership Eli Lilly and Company. The funder was not involved in the study design; collection, analysis, or interpretation of data; writing of the report; or the decision to submit this paper for publication.

Análisis de autorías institucional

Compartir
Publicaciones
>
Artículo

MIDO GDM: an innovative artificial intelligence-based prediction model for the development of gestational diabetes in Mexican women

Publicado en:Scientific Reports. 13 (1): 6992- - 2023-04-28 13(1), DOI: 10.1038/s41598-023-34126-7

Autores: Gallardo-Rincón, H.; Ríos-Blancas, M.J.; Ortega-Montiel, J.; Montoya, A.; Martínez-Juárez, L.A.; Lomelín-Gascón, J.; Saucedo-Martínez, R.; Mújica-Rosales, R.; Galicia-Hernández, V.; Morales-Juárez, L.; Illescas-Correa, L.M.; Ruiz-Cabrera, I.L.; Díaz-Martínez, D.A.; Magos-Vázquez, F.J.; Ávila, E.O.V.; Benítez-Herrera, A.E.; Reyes-Gómez, D.; Carmona-Ramos, M.C.;...

Afiliaciones

Carlos Slim Fdn, Lago Zurich 245,Presa Falcon Bldg Floor 20,Col Amp, Mexico City 11529, Mexico - Autor o Coautor
Maternal & Childhood Res Ctr CIMIGEN, Tlahuac 1004, Mexico City 09890, Mexico - Autor o Coautor
Minist Hlth State Guanajuato, Tamazuca 4, Guanajuato 36000, Gto, Mexico - Autor o Coautor
Minist Hlth State Hidalgo, Fraccionamiento Puerta Hierro, Ave Min 103, Pachuca 42080, Hidalgo, Mexico - Autor o Coautor
Natl Inst Perinatol, Dept Endocrinol, Montes Urales 800, Mexico City 11000, Mexico - Autor o Coautor
Natl Inst Publ Hlth, Univ 655, Cuernavaca 62100, Mexico - Autor o Coautor
Univ Guadalajara, Hlth Sci Univ Ctr, Guadalajara 44340, Jalisco, Mexico - Autor o Coautor
Univ Nacl Autonoma Mexico, Sch Med, Univ 3004, Mexico City 04510, Mexico - Autor o Coautor
Ver más

Resumen

Given the barriers to early detection of gestational diabetes mellitus (GDM), this study aimed to develop an artificial intelligence (AI)-based prediction model for GDM in pregnant Mexican women. Data were retrieved from 1709 pregnant women who participated in the multicenter prospective cohort study 'Cuido mi embarazo'. A machine-learning-driven method was used to select the best predictive variables for GDM risk: age, family history of type 2 diabetes, previous diagnosis of hypertension, pregestational body mass index, gestational week, parity, birth weight of last child, and random capillary glucose. An artificial neural network approach was then used to build the model, which achieved a high level of accuracy (70.3%) and sensitivity (83.3%) for identifying women at high risk of developing GDM. This AI-based model will be applied throughout Mexico to improve the timing and quality of GDM interventions. Given the ease of obtaining the model variables, this model is expected to be clinically strategic, allowing prioritization of preventative treatment and promising a paradigm shift in prevention and primary healthcare during pregnancy. This AI model uses variables that are easily collected to identify pregnant women at risk of developing GDM with a high level of accuracy and precision.

Palabras clave
DiagnosisFasting plasma-glucoseInternational associationIntrauterine exposureLife-styleMellitusMiddle-income countriesNeural-networksPregnancyRisk stratification

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Scientific Reports debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 25/134, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Multidisciplinary Sciences.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 17.51, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-18, el siguiente número de citas:

  • Scopus: 11
  • OpenCitations: 10
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-18:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 137.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 136 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.85.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 7 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Mexico.