Indicators of Cardiometabolic Function in Pregnancy and Long-Term Risk of COVID-19: Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pregnancy increases a woman’s susceptibility to severe COVID-19, especially those with metabolic dysfunction. It is unknown if markers of metabolic dysfunction commonly assessed around pregnancy are associated with COVID-19 illness after pregnancy. Aim: The aim of this study is to evaluate the indicators of metabolic dysfunction collected in pregnancy and the future risk of severe COVID-19 after pregnancy. Methods: This population-based cohort study was completed in all of Ontario, comprising 417,713 women aged 15-49 years with a hospital birth between April 2007 and March 2018. The main exposure was each 1-kg/m2 higher body mass index (BMI), 1-mmol/L higher glucose concentration at the 50-g glucose challenge test, and one-week earlier gestational week at delivery. The main outcome was severe COVID-19 illness or death, from the start of the pandemic period on March 1, 2020, till December 31, 2021. Results: The adjusted hazard ratio (aHR) of COVID-19 illness increased per 1-kg/m2 higher BMI (1.05, 95% CI 1.04-1.06), per 1-mmol/L higher serum glucose concentration (1.16, 95% CI 1.10-1.22), and for each one-week earlier gestational week at delivery (1.12, 95% CI 1.03-1.23). Relative to women with no dichotomized risk factors, the aHR for severe COVID-19 was 1.60 (95% CI 1.28-2.01) with one factor, 3.34 (95% CI 2.51-4.44) with two factors, and 4.52 (95% CI 2.11-9.67) with three factors. Conclusions: The number, and degree, of standard metabolic indicators measured around pregnancy predict the future risk of severe COVID-19 remotely after that pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».