Gestational diabetes care and outcomes for refugee women: a population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the prevalence of adverse clinical outcomes, the rates of healthcare utilization, and the incidence of post-partum Type 2 diabetes in refugees with gestational diabetes (GDM), compared with other immigrants and non-immigrants. METHODS: A population-based cohort study was conducted using healthcare databases in Ontario, Canada. Over 40 000 women with GDM having singleton live births between 2002 and 2014 were identified. We identified GDM adverse outcomes such as macrosomia, pre-eclampsia and respiratory distress syndrome. Antenatal and newborn healthcare utilization were ascertained. Women were then followed for diagnosis of diabetes post-partum. RESULTS: Both refugees and other immigrants had a lower rate than non-immigrants of many adverse GDM outcomes, including pre-eclampsia [relative risk (RR) 0.65, 95% confidence interval (95% CI) 0.44-0.95 and 0.61, 95% CI 0.52-0.72, respectively], preterm birth (RR 0.87, 95% CI 0.75-0.995 and 0.85, 95% CI 0.80-0.91, respectively), and respiratory distress syndrome (RR 0.83, 95% CI 0.70-0.97 and 0.78, 95% CI 0.72-0.84, respectively). However, refugees were less likely to attend well-baby care in time for the first routine vaccination (RR 0.92, 95% CI 0.88-0.95). Incidence of post-partum diabetes was high in all groups, but refugee women were at increased risk (hazard ratio 1.23, 95% CI 1.11-1.37). CONCLUSIONS: Despite different circumstances leading to migration, refugees have a similar 'healthy immigrant effect' to other immigrants, with respect to adverse GDM outcomes. However, newborns of refugees were less likely to have well-baby care, and refugee women were also at especially high risk of developing diabetes post-partum. These are both important public health issues.
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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 | 0,000 |
| 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 ».