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Enregistrement W3013754455 · doi:10.1371/journal.pone.0228743

Impact of diabetes, obesity and hypertension on preterm birth: Population-based study

2020· article· en· W3013754455 sur OpenAlexafffundabout
Howard Berger, Nir Melamed, Beth Murray Davis, Haroon Hasan, Karizma Mawjee, Jon Barrett, Sarah D. McDonald, Michael Geary, Joel G. Ray

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensImpactChildren's Hospital of Eastern OntarioHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchSunnybrook Research InstituteHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicineGestational diabetesRelative riskPreeclampsiaObstetricsPopulationGestational agePregnancyDiabetes mellitusCohort studyRetrospective cohort studyPoisson regressionBirth weightGestationInternal medicineConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the impact of pre-pregnancy diabetes mellitus (D), obesity (O) and chronic hypertension (H) on preterm birth (PTB). METHODS: Retrospective population-based cohort study in Ontario, Canada between 2012-2016. Women who had a singleton livebirth or stillbirth at > 20 weeks gestation were included in the cohort. Exposures of interest were D, O and H, individually, and in various combinations. The primary outcome was PTB at 241/7 to 366/7 weeks. PTB was further analyzed by spontaneous or provider-initiated, early (< 34 weeks) or late (34-37 weeks), and the co-presence of preeclampsia, large for gestational age (LGA), and small for gestational age (SGA). Multivariable Poisson regression models with robust error variance were used to generate relative risks (RR), further adjusted for maternal age and parity (aRR). Population attributable fractions (PAF) were calculated for each of the outcomes by exposure state. RESULTS: 506,483 women were eligible for analysis. 30,139 pregnancies (6.0%) were complicated by PTB < 37 weeks, of which 7375 (24.5%) had D or O or H. Relative to women without D or O or H, the aRR for PTB < 37 weeks was higher for D (3.51; 95% CI 3.26-3.78) and H (3.81; 95% CI 3.55-4.10) than O (1.14; 95% CI 1.10-1.17). The combined state of DH was associated with a significantly higher aRR of PTB < 37 weeks (6.34; 95% CI 5.14-7.80) and < 34 weeks (aRR 10.33, 95% CI 6.96-15.33) than D alone. The risk of provider initiated PTB was generally higher than that for spontaneous PTB. Pre-pregnancy hypertension was associated with the highest risk for PTB with preeclampsia (aRR 45.42, 95% CI 39.69-51.99) and PTB with SGA (aRR 9.78, 95% CI 7.81-12.26) while pre-pregnancy diabetes was associated with increased risk for PTB with LGA (aRR 28.85, 95% CI 24.65-33.76). CONCLUSION: Combinations of DOH significantly magnify the risk of PTB, especially provider initiated PTB, and PTB with altered fetal growth or preeclampsia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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