Influence of environmental temperature on risk of gestational diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cold-induced thermogenesis is known to improve insulin sensitivity, which may become increasingly relevant in the face of global warming. The aim of this study was to examine the relation between outdoor air temperature and the risk of gestational diabetes mellitus. METHODS: We identified all births in the Greater Toronto Area from 2002 to 2014 using administrative health databases. Generalized estimating equations were used to examine the relation between the mean 30-day outdoor air temperature before the time of gestational diabetes mellitus screening and the likelihood of diagnosis of gestational diabetes mellitus based on a validated algorithm using hospital records and physician service claims. RESULTS: Over the 12-year period, there were 555 911 births among 396 828 women. Prevalence of gestational diabetes mellitus was 4.6% among women exposed to extremely cold mean outdoor air temperatures (≤ -10°C) in the 30-day period before screening and increased to 7.7% among those exposed to hot mean 30-day temperatures (≥ 24°C). Each 10°C increase in mean 30-day temperature was associated with a 1.06 (95% confidence interval [CI] 1.04-1.07) times higher odds of gestational diabetes mellitus, after adjusting for maternal age, parity, neighbourhood income quintile, world region and year. A similar effect was seen for each 10°C rise in outdoor air temperature difference between 2 consecutive pregnancies for the same woman (adjusted odds ratio 1.06, 95% CI 1.03-1.08). INTERPRETATION: In our setting, there was a direct relation between outdoor air temperature and the likelihood of gestational diabetes mellitus. Future climate patterns may substantially affect global variations in the prevalence of diabetes, which also has important implications for the prevention and treatment of gestational diabetes mellitus.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 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 ».