Gestational Diabetes and Incident Heart Failure: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether gestational diabetes mellitus (GDM) is associated with an increased risk of heart failure (HF). RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a population-based cohort study using information from the Ministry of Health and Long-Term Care of Ontario (Canada) health care administrative databases. We identified all women in Ontario with a GDM diagnosis with a live birth singleton delivery between 1 July 2007 and 31 March 2018. Women with diabetes or HF before pregnancy were excluded. GDM was defined based on laboratory test results and diagnosis coding. The primary outcome was incident HF hospitalization over a period extending from the index pregnancy until 31 March 2019. The secondary outcome was prevalent peripartum cardiomyopathy at index pregnancy. Estimates of association were adjusted for relevant cardiometabolic risk factors. RESULTS: Among 906,319 eligible women (mean age 30 years [SD 5.6], 50,193 with GDM [5.5%]), there were 763 HF events over a median follow-up period of 7 years. GDM was associated with a higher risk of incident HF (adjusted hazard ratio [aHR] 1.62 [95% CI 1.28, 2.05]) compared with no GDM. This association remained significant after accounting for chronic kidney disease, postpartum diabetes, hypertension, and coronary artery disease (aHR 1.39 [95% CI 1.09, 1.79]). GDM increased the odds of peripartum cardiomyopathy (adjusted odds ratio 1.83 [95% CI 1.45, 2.33]). CONCLUSIONS: In a large observational study, GDM was associated with an increased risk of HF. Consequently, diabetes screening during pregnancy is suggested to identify women at risk for HF.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».