Maternal Early-Life Risk Factors and Later Gestational Diabetes Mellitus: A Cross-Sectional Analysis of the UAE Healthy Future Study (UAEHFS)
Notice bibliographique
Résumé
Limited studies have focused on maternal early-life risk factors and the later development of gestational diabetes mellitus (GDM). We aimed to estimate the GDM prevalence and examine the associations of maternal early-life risk factors, namely: maternal birthweight, parental smoking at birth, childhood urbanicity, ever-breastfed, parental education attainment, parental history of diabetes, childhood overall health, childhood body size, and childhood height, with later GDM. This was a retrospective cross-sectional study using the UAE Healthy Future Study (UAEHFS) baseline data (February 2016 to April 2022) on 702 ever-married women aged 18 to 67 years. We fitted a Poisson regression to estimate the risk ratio (RR) for later GDM and its 95% confidence interval (CI). The GDM prevalence was 5.1%. In the fully adjusted model, females with low birthweight were four times more likely (RR 4.04, 95% CI 1.36-12.0) and females with a parental history of diabetes were nearly three times more likely (RR 2.86, 95% CI 1.10-7.43) to report later GDM. In conclusion, maternal birthweight and parental history of diabetes were significantly associated with later GDM. Close glucose monitoring during pregnancy among females with either a low birth weight and/or parental history of diabetes might help to prevent GDM among this high-risk group.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».