Lactation intensity and duration to postpartum diabetes and prediabetes risk in women with gestational diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the association of lactation intensity and duration with postpartum diabetes and prediabetes risks among Chinese women with a history of gestational diabetes (GDM). Methods We included 1260 women with a history of GDM who participated in the whole population's GDM universal screening survey by using the 1999 World Health Organization's criteria. Lactation intensity and lactation duration were collected by a standardized questionnaire. Postpartum diabetes and prediabetes risk were confirmed by an oral glucose tolerance test. Results During a mean postpartum period of 3.65 years, we identified 114 cases of diabetes and 417 cases of prediabetes. The multivariable‐adjusted hazard ratios based on different lactation intensity (exclusive formula, mixed feeding, and exclusive lactation) were 1.00, 0.68, 0.45 for diabetes (Ptrend = 0.008), and 1.00, 0.74, and 0.61 for prediabetes (Ptrend = 0.006), respectively. The multivariable‐adjusted hazard ratios associated with different lactation duration (none, 0‐6 months, 6‐12 months, 12‐18 months, and ≥18 months) were 1.00, 0.66, 0.42, 0.66, and 0.25 for diabetes (Ptrend = 0.013), and 1.00, 0.82, 0.62, 0.67, and 0.63 for prediabetes (Ptrend = 0.021), respectively. A restricted cubic spline curve showed a graded inverse association of lactation duration with the risks of diabetes and prediabetes (Ptrend < 0.001). Conclusions Higher‐lactation intensity and longer‐lactation duration were significantly associated with lower risks of postpartum diabetes and prediabetes among Chinese women with a history of GDM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».