The risk for childhood malignancies in the offspring of mothers with previous gestational diabetes mellitus: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
The hyperglycemic intrauterine environment has been shown to have long-term effects on offspring. We aimed to evaluate its effect on the long-term risk of childhood malignancies. This was a population-based cohort analysis comparing the risk for long-term childhood malignancies (≤18 years) in children born to mothers with and without gestational diabetes mellitus (GDM). Childhood malignancies were diagnosed by physicians and recorded in hospital medical files according to predefined codes based on ICD-9. Deliveries occurred between the years 1991 and 2014 in a tertiary medical center. Children to mothers with pre-GDM, with fetal congenital malformations, and with benign tumors were excluded from the analysis. Kaplan-Meier survival curve was constructed to compare cumulative oncological morbidity in both groups over time. Cox proportional hazards model was used to control for confounders. During the study period, 236 893 infants met the inclusion criteria; 10 294 (4.3%) of whom were born to mothers with GDM. Hospitalizations involving malignancy diagnoses were comparable between the groups (0.11 vs. 0.12%; P=0.424), as were the cumulative incidences of total oncological morbidity using a Kaplan-Meier survival curve (log-rank P=0.820). In the Cox regression model, maternal GDM was not associated with increased childhood oncological hospitalizations while controlling for maternal age, gestational age, and hypertensive disorders (adjusted hazard ratio: 1.02, 95% confidence interval: 0.58-1.82, P=0.932). Exposure to intrauterine hyperglycemic environment due to maternal GDM does not increase the risk for childhood malignancies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».