Exposure to Gestational Diabetes Mellitus: Impact on the Development of Early-Onset Type 2 Diabetes in Canadian First Nations and Non–First Nations Offspring
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 2 diabetes is increasing in children worldwide, with Canadian First Nations (FN) children disproportionally affected. The prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) also is increasing. The objective of this study was to evaluate the impact of GDM exposure in utero and FN status on the subsequent risk of type 2 diabetes in offspring in the first 30 years of life. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In this population-based historical prospective cohort study, we used administrative databases linked to a clinical database to explore the independent association and interaction between GDM and FN status on the subsequent development of type 2 diabetes in offspring. RESULTS: Among 321,008 births with a median follow-up of 15.1 years, both maternal GDM and FN status were independently associated with subsequent risk of type 2 diabetes in offspring in the first 30 years of life (hazard ratio 3.03 [95% CI 2.44-3.76; P < 0.0001] vs. 4.86 [95% CI 4.08-5.79; P < 0.0001], respectively). No interaction between GDM and FN status on type 2 diabetes risk was observed. FN status had a stronger impact on the development of type 2 diabetes in offspring than GDM. CONCLUSIONS: GDM is an important modifiable risk factor for type 2 diabetes, and its prevention may reduce the prevalence of subsequent type 2 diabetes in offspring. This study adds unique and rigorous evidence to the global public health debate about the impact of GDM on the long-term health of offspring.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».