Prenatal, Obstetric and Perinatal Factors Associated With the Development of Childhood-Onset Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore associations among prenatal, obstetric and perinatal factors and the development of childhood-onset type 2 diabetes. METHODS: This retrospective, case-control study utilized administrative data housed at the Manitoba Centre for Health Policy. De-identified health records were examined from a sample of 270 children (aged 10 to 17 years at time of diagnosis) with type 2 diabetes and 1341 children without type 2 diabetes matched for age, sex and geographic location. Patients and control subjects were linked to their de-identified biological mothers' health records. Prenatal, obstetric and perinatal factors were investigated. Univariate and multivariable conditional regression analyses were conducted to identify key factors associated with the development of type 2 diabetes in children. RESULTS: The mean age at diagnosis was 13.1 years, and 61% of patients were girls. The majority (71.1%) of children with type 2 diabetes resided in rural areas. Exposure to maternal pregestational diabetes increased the odds of childhood-onset type 2 diabetes nearly 6-fold, and exposure to gestational diabetes carried a 4-fold increased risk. Breastfeeding was found to be protective, decreasing the risk of childhood-onset type 2 diabetes (odds ratio = 0.52, 95% confidence interval = 0.36-0.74). Low maternal income was significantly associated with development of childhood-onset type 2 diabetes (odds ratio = 6.67, 95% confidence interval = 3.01-14.79). CONCLUSIONS: Health and social policies and programs are needed to provide financial, educational and clinical resources that target women whose pregnancies are affected by poverty, type 2 diabetes or gestational diabetes. Breastfeeding should be encouraged to aid in the prevention of childhood-onset type 2 diabetes.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».