Rates and Risk Factors for Recurrence of Gestational Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the recurrence rate of gestational diabetes (GDM) during a subsequent pregnancy among women who had GDM during an index pregnancy and to identify factors associated with the probability of recurrence RESEARCH DESIGN AND METHODS: A retrospective longitudinal study was performed in Nova Scotia, Canada, of women who were diagnosed as having GDM during a pregnancy between the years of 1980 and 1996 and who had at least one subsequent pregnancy during this time period. When only the index and first subsequent pregnancy were analyzed, the cohort included 651 women. The recurrence rate of GDM in the pregnancy after the pregnancy with the initial diagnosis of GDM was determined. Multivariate regression models were constructed to model the recurrence of GDM in a subsequent pregnancy as functions of potential predictors to estimate RRs and CIs. RESULTS: The rate of recurrence of GDM in the pregnancy subsequent to the index pregnancy was found to the 35.6% (95% CI = 31.9-39.3%). Multivariate regression models showed that infant birth weight in the index pregnancy and maternal prepregnancy weight before the subsequent pregnancy were predictive of recurrent GDM. CONCLUSIONS: In this large cohort of women, slightly more than one-third of the subjects had diabetes in a subsequent pregnancy, which is consistent with recurrence rates in other predominately white populations. Strategies to reduce the occurrence of neonatal macrosomia and maternal prepregnancy obesity may help lower the rate of recurrence of GDM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».