Prevalence of hyperglycemia in pregnancy and influence of body fat on development of hyperglycemia in pregnancy among pregnant women in urban areas of Arusha region, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyperglycemia in pregnancy is a medical condition resulting from either pre-existing diabetes or insulin resistance developed during pregnancy. This study aimed to determine the prevalence of hyperglycemia in pregnancy and influence of body fat percentage and other determinants on developing hyperglycemia in pregnancy among women in Arusha District, Tanzania. METHODS: A cross-sectional study was conducted between March and December 2018 at selected health facilities in Arusha District involving 468 pregnant women who were not known to have diabetes before pregnancy. Blood glucose was tested by Gluco-Plus™ using the World Health Organization criteria at fasting and 2 h after consuming 75 g of glucose dissolved in 300 ml of water. Body fat was measured using a bioelectric impedance analyzer, mid-upper arm circumference using a regulated tape, weight using SECA™, blood pressure using a GT-868UF Geratherm™ machine, and height using a stadiometer. Demographic and maternal characteristics were collected through face to face interviews using a structured questionnaire. RESULTS: (SD ± 5.5). One-third of participants had mid-upper arm circumferences ≥28 cm with 25% being overweight and 22.7% obese before pregnancy. Prevalence of hyperglycemia in pregnancy was 16.2% (n = 76) of which 13% had gestational diabetes and 3.2% diabetes in pregnancy. Hyperglycemia in pregnancy was significantly associated with body fat percentage (AOR 1.33; 95% CI: 1.22-1.44), family history of Type 2 diabetes mellitus (AOR 6.95, 95% CI: 3.11-15.55), previous delivery of babies ≥4 kg (AOR 2.3, 95% CI: 1.00-5.28), mid-upper arm circumference ≥ 28 cm (AOR 1.2, 95% CI: 1.09-1.32), and Type 2 diabetes mellitus symptoms (AOR 2.83, 95% CI: 1.53-6.92). CONCLUSION: The prevalence of hyperglycemia in pregnancy was high, particularly among women with history of delivering ≥4-kg babies, increased body fat, mid-upper arm circumference, symptoms and/or family history of Type 2 diabetes mellitus. These findings identify opportunities to further explore the utility of body fat percentage and other determinants for rapid screening and management of hyperglycemia in pregnancy.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».