Type 2 diabetes after a pregnancy with gestational diabetes among first nations women in Australia: The PANDORA study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine among First Nations and Europid pregnant women the cumulative incidence and predictors of postpartum type 2 diabetes and prediabetes and describe postpartum cardiovascular disease (CVD) risk profiles. METHODS: PANDORA is a prospective longitudinal cohort of women recruited in pregnancy. Ethnic-specific rates of postpartum type 2 diabetes and prediabetes were reported for women with diabetes in pregnancy (DIP), gestational diabetes (GDM) or normoglycaemia in pregnancy over a short follow-up of 2.5 years (n = 325). Pregnancy characteristics and CVD risk profiles according to glycaemic status, and factors associated with postpartum diabetes/prediabetes were examined in First Nations women. RESULTS: The cumulative incidence of postpartum type 2 diabetes among women with DIP or GDM were higher for First Nations women (48%, 13/27, women with DIP, 13%, 11/82, GDM), compared to Europid women (nil DIP or GDM p < 0.001). Characteristics associated with type 2 diabetes/prediabetes among First Nations women with GDM/DIP included, older age, multiparity, family history of diabetes, higher glucose values, insulin use and body mass index (BMI). CONCLUSIONS: First Nations women experience a high incidence of postpartum type 2 diabetes after GDM/DIP, highlighting the need for culturally responsive policies at an individual and systems level, to prevent diabetes and its complications.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».