Predictors of low diabetes risk perception in a multi‐ethnic cohort of women with gestational diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine what proportion of women with gestational diabetes underestimate their diabetes risk and identify factors associated with low diabetes risk perception. METHODS: Participants included pregnant adult women with gestational diabetes between 2009 and 2012 across seven diabetes clinics in Ontario, Canada. Data were collected through chart review and a survey that included a diabetes risk perception question. RESULTS: Of the 614 of 902 women (68% response rate) with gestational diabetes, 89% correctly responded that gestational diabetes increases the risk for developing diabetes. However, 47.1% of women perceived themselves to be at low risk for developing diabetes within 10 years. On multivariable analysis, BMI < 25 kg/m(2) , absent previous gestational diabetes history, absent diabetes family history and absent insulin use were appropriately associated with low diabetes risk perception. However, compared with Caucasian ethnicity, high-risk ethnicity (Aboriginal, Latin American, West Indian, South Asian, Middle Eastern, Filipino, Black, Pacific Islander) [odds ratio (OR) 2.07; 95% CI 1.30-3.31] and East and South East Asian ethnicity (OR 2.01; 1.10-3.67) were associated with low diabetes risk perception. After further adjustment for immigration, only high-risk ethnicity remained a predictor of low diabetes risk perception (OR 1.86; 1.09-3.19), whereas East and South East Asian ethnicity did not (OR 1.67; 0.86-3.22). CONCLUSIONS: Although the majority of women recognized gestational diabetes as a risk factor for diabetes, almost half underestimated their personal high diabetes risk despite prenatal care. Furthermore, women from high-risk ethnic groups were more likely to underestimate their risk, even after adjusting for immigration. Interventions tailored to these groups are necessary to enhance perceived diabetes risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».