The association between socio‐demographic marginalization and plasma glucose levels at diagnosis of gestational diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We examined the association between socio-demographic marginalization and plasma glucose levels at diagnosis of gestational diabetes in a multi-ethnic and socio-economically diverse patient group. METHODS: Medical charts at a Toronto gestational diabetes clinic were reviewed for women with a recorded pregnancy between 1 March 2006 and 26 April 2011. One-hour 50-g glucose challenge test values and postal code data were abstracted. Postal codes were merged with 2006 Canadian census data to compute neighbourhood-level ethnic concentration (% recent immigrants, % visible minorities) and material deprivation (% low education, % low income, single-parent households). We compared women in the highest neighbourhood quintiles for both ethnic concentration and material deprivation with all other women to explore an association between marginalization and diagnostic glucose levels. Multivariate regression models of glucose challenge test values and insulin prescription were adjusted for age, prior gestational diabetes, parity and diabetes family history. RESULTS: Among 531 patients with complete glucose challenge test data (mean 11.94 mmol/l, sd 1.83), those in the most marginalized neighbourhoods had 0.43 mmol/l higher glucose challenge test values (95% CI 0.08-0.78) compared with the rest of the study population. Other factors associated with higher glucose challenge test values were prior gestational diabetes (0.59 mmol/l increment, 95% CI 0.19-0.99) and diabetes family history (0.32 mmol/l increment, 95% CI -0.01 to 0.66). Each additional 1 mmol/l glucose challenge test result was associated with an increased likelihood of being prescribed insulin (odds ratio 1.33, 95% CI 1.17-1.51). CONCLUSIONS: Women living in the most materially deprived and ethnically concentrated neighbourhoods have higher glucose levels at diagnosis of gestational diabetes. They may need close monitoring for timely initiation of insulin.
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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 | 0,003 |
| 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 ».