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Enregistrement W3173874680 · doi:10.2337/db21-165-lb

165-LB: Development of Subsequent Diabetes Mellitus after Gestational Diabetes among Immigrant Women: Population-Based Cohort Study

2021· article· en· W3173874680 sur OpenAlexaffabout
Jessica S. S. Ho, Stephanie H. Read, Laura C. Rosella, Howard Berger, Denice S. Feig, Karen Fleming, Joel G. Ray, Baiju R. Shah, Shohinee Sarma, Lorraine L. Lipscombe

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesMedicineHazard ratioDemographyConfidence intervalPopulationRelative riskDiabetes mellitusProportional hazards modelCohort studyPregnancyCohortObstetricsGestationInternal medicineEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate which immigrant groups to Canada are at increased risk of diabetes (DM) after gestational diabetes (GDM), including the influence of time since migration. Research Design and Methods: This retrospective cohort study used administrative data within a universal healthcare system. Included were women with GDM who had given birth in Ontario, Canada, 2006-2014. Women from each World region were compared to native-born/long-term residents of Canada for risk of DM using Cox regression. Results were further evaluated by time since immigration (0-5, 5-10, 10-20 years vs. native-born/long-term residents [referent]), adjusting for age at index pregnancy, income, BMI, parity and any hypertensive disorder of pregnancy. Results: A total of 8630 women with GDM were followed for a median of 4.9 years. Relative to native-born/long-term residents (incidence rate 29.2 person-years), the age-adjusted hazard ratios (aHR) for DM were higher among women from South Asia (1.28, 95% confidence interval, CI 1.20-1.36), Latin America/the Caribbean (1.42, 95% CI 1.28-1.57), and Sub-Saharan Africa (1.59, 95% CI 1.39-1.83). Relative to native-born/long-term residents, the aHR for DM were 1.42 (95% CI 1.20-1.67) for those residing 0-5 years, 1.19 (95% CI 1.00-1.42) 5-10 years, and 1.41 (95% 1.20-1.65) 10-20 years since immigration. Conclusions: Certain broadly-defined immigrant groups are at a significantly higher future risk of developing diabetes after having GDM, especially those who are recent immigrants. Disclosure J. S. S. Ho: None. L. Lipscombe: None. S. H. Read: Employee; Self; Certara. L. Rosella: None. H. Berger: None. D. Feig: Advisory Panel; Self; Novo Nordisk. K. Fleming: None. J. G. Ray: None. B. R. Shah: None. S. Sarma: None.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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