Diabetes risk in women with gestational diabetes mellitus and a history of polycystic ovary syndrome: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate whether polycystic ovary syndrome further increases postpartum diabetes risk in women with gestational diabetes mellitus and to explore relationships between polycystic ovary syndrome and incident diabetes in women who do not develop gestational diabetes. METHODS: This retrospective cohort study (Quebec Physician Services Claims; Hospitalization Discharge Databases; Birth and Death registries) included 34 686 women with gestational diabetes during pregnancy (live birth), matched 1:1 to women without gestational diabetes by age group, year of delivery and health region. Diagnostic codes were used to define polycystic ovary syndrome and incident diabetes. Cox regression models were used to examine associations between polycystic ovary syndrome and incident diabetes. RESULTS: Polycystic ovary syndrome was present in 1.5% of women with gestational diabetes and 1.2% of women without gestational diabetes. There were more younger mothers and mothers who were not of white European ancestry among those with polycystic ovary syndrome. Those with polycystic ovary syndrome more often had a comorbidity and a lower proportion had a previous pregnancy. Polycystic ovary syndrome was associated with incident diabetes (hazard ratio 1.52; 95% CI 1.27, 1.82) among women with gestational diabetes. No conclusive associations between polycystic ovary syndrome and diabetes were identified (hazard ratio 0.94; 95% CI 0.39, 2.27) in women without gestational diabetes. CONCLUSION: In women with gestational diabetes, polycystic ovary syndrome confers additional risk for incident diabetes postpartum. In women without gestational diabetes, an association between PCOS and incident diabetes was not observed. Given the already elevated risk of diabetes in women with a history of gestational diabetes, a history of both polycystic ovary syndrome and gestational diabetes signal a critical need for diabetes surveillance and prevention.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».