Does First Nations ancestry modify the association between gestational diabetes and subsequent diabetes: a historical prospective cohort study among women in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past 30 years, the prevalence of diabetes has steadily increased among Canadians, and is particularly evident among First Nations (FN) women. The interplay between FN ancestry, gestational diabetes and the development of subsequent diabetes among mothers remains unclear. METHODS: After excluding known pre-existing diabetes, we explored whether FN ancestry may modify the association between gestational diabetes and post-partum diabetes among women in Manitoba (1981-2011) via a historical prospective cohort database study. We analysed administrative data in the Population Health Research Data Repository using Kaplan-Meier survival analysis and Cox proportional hazards regression. RESULTS: Gestational diabetes was diagnosed in 11 906 of 404 736 deliveries (2.9%), 6.7% of FN and 2.2% of non-FN pregnant women (P < 0.0001). Post-partum diabetes during ≤ 30 years follow-up was more than three times higher among FN women than among non-FN women (P < 0.0001). Diabetes developed in 76.0% of FN and 56.2% of non-FN women with gestational diabetes within the follow-up period. The hazard ratio of gestational diabetes for post-partum diabetes was 10.6 among non-FN women and 5.4 among FN women. Other factors associated with a higher risk of diabetes included lower family income among FN and non-FN women and rural/remote residences among FN women. Among non-FN women, urban residence was associated with a higher risk of diabetes. CONCLUSION: Gestational diabetes increases post-partum diabetes in FN and non-FN women. FN women had substantially more gestational diabetes or post-partum diabetes than non-FN women, partially due to socio-economic and environmental barriers. Reductions in gestational diabetes and socio-economic inequalities are required to prevent diabetes in women, particularly in FN population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».