History of Cesarean Section Associated with Childhood Onset of T1DM in Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Newfoundland and Labrador (NL) has one of the highest incidences of Type 1 diabetes mellitus (T1DM) worldwide. Rates of T1DM are increasing and the search for environmental factors that may be contributing to this increase is continuing. METHODS: This was a population-based case control design involving the linkage of data from a diabetes database with live birth registration data. 266 children aged 0-15 years with T1DM were compared to age- and gender-matched controls. Chi-square analysis and multivariate conditional logistic regression were carried out to assess maternal and infant factors (including maternal age, marital status, education, T1DM, hypertension, birth order, delivery method, gestational age, size-for-gestational-age, and birth weight). RESULTS: Cases of T1DM were more likely to be large-for-gestational-age (P = 0.024) and delivered by C-section (P = 0.009) as compared to controls. C-section delivery was associated with increased risk of T1DM (HR 1.41, P = 0.015) when birth weight and gestational age were included in the model, but not when size-for-gestational-age was included (HR 1.3, P = 0.076). CONCLUSIONS: Birth by C-section was found to be a risk factor for the development of T1DM in a region with high rates of T1DM and birth by C-section. These findings may have an impact on health practice, health care planning, and future research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».