The association between immigration status and the development of type 2 diabetes in women with a prior diagnosis of gestational diabetes: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to examine the influence of immigration status and region of origin on the risk of type 2 diabetes in women with prior gestational diabetes (GDM). METHODS: This retrospective population-based cohort study included women with gestational diabetes (GDM) aged 16 to 50 years in Ontario, Canada, who gave birth between 2006 and 2014. We compared the incidence of type 2 diabetes after delivery between long-term residents and immigrants-overall, by time since immigration and by region of-using Cox regression adjusted for age, year, neighbourhood income, rurality, infant birth weight and presence of hypertensive disorders of pregnancy (HDP). RESULTS: Among 38,515 women with prior GDM (42% immigrants), immigrants had a significantly higher risk of type 2 diabetes compared with long-term residents (adjusted hazard ratio [HR] 1.19, 95% confidence interval [CI] 1.13-1.26), with no meaningful difference based on time since immigration. The highest adjusted relative risks of type 2 diabetes compared with long-term residents were found for immigrants from Sub-Saharan Africa (HR 1.63, 95% CI 1.40-1.90), Latin America/Caribbean (HR 1.44, 95% CI 1.28-1.62) and South Asia (HR 1.34, 95% CI 1.25-1.44). CONCLUSIONS: Immigration is associated with a significantly higher risk of type 2 diabetes after GDM, particularly for women from certain low- and middle-income countries. Diabetes prevention strategies will need to consider the unique needs of immigrants from these regions.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».