High prevalence of cardiovascular risk factors and insulin resistance 6 years after hyperglycemia first detected in pregnancy in Cape Town, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the prevalence and associated cardiovascular risk factors 6 years after hyperglycemia first detected in pregnancy (HFDP) in Cape Town, South Africa. Research design and methods: Data were collected during the index pregnancy from all women diagnosed with HFDP at a major referral hospital in Cape Town. Participants were evaluated 6 years later using a cross-sectional study. At follow-up participants had a 75 g oral glucose tolerance test, fasting lipogram, blood pressure and anthropometric measurements, and a fieldworker administered the questionnaire. We used the Adult Treatment Panel III criteria for the diagnosis of metabolic syndrome and individual risk factors. Insulin resistance was assessed using the homeostatic model of insulin resistance. Results: At follow-up 220 women were reviewed. Their mean age at follow-up was 37.2 (SD 6.0) years. The prevalence of cardiovascular disease (CVD) risk factors was 60.9% (95% CI 54.3 to 67.2) for metabolic syndrome, 75% (95% CI 65.9 to 82.3) for insulin resistance, 62.3% (95% CI 55.6 to 68.5) for dysglycemia, 41.4% (95% CI 35.0 to 48.0) for raised blood pressure, and 74.6% (95% CI 683 to 79.9) for dyslipidemia. Women with diabetes in pregnancy compared with those with gestational diabetes during the index pregnancy had a higher prevalence of metabolic syndrome (74.3% vs 54.7%, p=0.010) and dysglycemia (88.6% vs 50.0%, p<0.001) at follow-up. Lower school education attainment, having a subsequent pregnancy, waist circumference at follow-up, and fasting blood glucose at HFDP diagnosis were associated with metabolic syndrome. Conclusion: We found a high prevalence of CVD risk factors in South African women within 6 years of HFDP, which highlights the need to develop and evaluate interventions optimizing the cardiometabolic health of this vulnerable group. The main limitations of our research are the lack of a comparative group of women without HFDP and that we did not assess for CVD risk factors before HFDP.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».