Diabetes during pregnancy and birthweight trends among Aboriginal and non-Aboriginal people in the Northern Territory of Australia over 30 years
Notice bibliographique
Résumé
Background Early-life risk factors, including maternal hyperglycaemia and birthweight, are thought to contribute to the high burden of cardiometabolic disease experienced by Indigenous populations. We examined rates of pre-existing diabetes in pregnancy, gestational diabetes mellitus (GDM) and extremes of birthweight over three decades in the Northern Territory (NT) of Australia. Methods We performed a retrospective cohort analysis of the NT Perinatal Data Collection from 1987 to 2016, including all births >20 weeks gestation, stratified by maternal Aboriginal identification. Key outcomes were annual rates of pre-existing diabetes, GDM, small-for-gestational-age, large-for-gestational-age, low birthweight (<2500 g), and high birthweight (>4000 g). Logistic regression was used to assess trends and interactions. Findings 109 349 babies were born to 64 877 mothers, 36% of whom identified as Aboriginal ethnicity. Among Aboriginal women, rates of GDM and pre-existing diabetes, respectively, were 3 · 4% and 0 · 6% in 1987 and rose to 13% and 5 · 7% in 2016 (both trends p <0 · 001). Among non-Aboriginal women, rates of GDM increased from 1 · 9% in 1987 to 11% in 2016 ( p <0 · 001), while pre-existing diabetes was uncommon (≤0 · 7% throughout). Rates of small-for-gestational-age decreased, while rates of large-for-gestational-age and high birthweight increased in both groups (all trends p <0 · 001). Multivariable modelling suggests that hyperglycaemia was largely responsible for the growing rate of large-for-gestational-age births among Aboriginal women. Interpretation The burden of hyperglycaemia in pregnancy has grown substantially in the NT over three decades and is impacting birthweight trends. The prevalence of pre-gestational diabetes in Aboriginal women is among the highest in the world. Funding Diabetes Australia Research Program.
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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 | 0,000 | 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 ».