Risk of kidney disease following a pregnancy complicated by diabetes: a longitudinal, population-based data-linkage study among Aboriginal women in the Northern Territory, Australia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: The aim of this work was to investigate the risk of developing chronic kidney disease (CKD) or end-stage kidney disease (ESKD) following a pregnancy complicated by gestational diabetes mellitus (GDM) or pre-existing diabetes among Aboriginal women in the Northern Territory (NT), Australia. METHODS: We undertook a longitudinal study of linked healthcare datasets. All Aboriginal women who gave birth between 2000 and 2016 were eligible for inclusion. Diabetes status in the index pregnancy was as recorded in the NT Perinatal Data Collection. Outcomes included any stage of CKD and ESKD as defined by ICD-10 coding in the NT Hospital Inpatient Activity dataset between 2000 and 2018. Risk was compared using Cox proportional hazards regression. RESULTS: Among 10,508 Aboriginal women, the mean age was 23.1 (SD 6.1) years; 731 (7.0%) had GDM and 239 (2.3%) had pre-existing diabetes in pregnancy. Median follow-up was 12.1 years. Compared with women with no diabetes during pregnancy, women with GDM had increased risk of CKD (9.2% vs 2.2%, adjusted HR 5.2 [95% CI 3.9, 7.1]) and ESKD (2.4% vs 0.4%, adjusted HR 10.8 [95% CI 5.6, 20.8]). Among women with pre-existing diabetes in pregnancy, 29.1% developed CKD (adjusted HR 10.9 [95% CI 7.7, 15.4]) and 9.9% developed ESKD (adjusted HR 28.0 [95% CI 13.4, 58.6]). CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Aboriginal women in the NT with GDM or pre-existing diabetes during pregnancy are at high risk of developing CKD and ESKD. Pregnancy presents an important opportunity to identify kidney disease risk. Strategies to prevent kidney disease and address the social determinants of health are needed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».