Effect of multiparity and ethnicity on the risk of development of diabetes: a large population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the relationship between increasing parity and diabetes in a large, population-based cohort, and to examine if this relationship is different among high-risk ethnic groups. METHODS: A population-based, retrospective cohort study was performed in 738 440 women aged 18-50 years, who delivered babies in Ontario between 1 April 2002 and 31 March 2011. Diabetes incidence postpartum was calculated for each parity and ethnic group. A multivariable analysis of the effect of parity and ethnicity on the incidence of diabetes was performed using a Cox proportional hazards model, adjusting for confounders. RESULTS: The diabetes incidence rate per 1000 person-years was 3.69 in women with 1 delivery, 4.12 in women with 3 deliveries and 7.62 in women with ≥5 deliveries. Women with ≥3 deliveries had a higher risk of developing diabetes compared with women with 1 delivery [adjusted hazard ratios 1.06 (95% CI 1.01-1.11) for 3 deliveries, 1.33 (95% CI 1.25-1.43) for 4 deliveries and 1.53 (95% CI 1.41-1.66) for ≥5 deliveries). A similar rise in risk could be seen in Chinese and South-Asian women, with the most influence in Chinese women [hazard ratio 4.59 (95% CI 2.36-8.92) for ≥5 deliveries]. CONCLUSIONS: There was a positive and graded relationship between increasing parity and risk of development of diabetes. The influence of parity was seen in all ethnicities. This association may be partly related to increasing weight gain and retention with increasing parity, or deterioration in β-cell function. This merits further exploration.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».