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Enregistrement W4388236105 · doi:10.2196/46986

Association Between Serum Glycated Hemoglobin Levels at Early Gestation and the Risk of Subsequent Pregnancy Loss in Pregnant Women Without Diabetes Mellitus: Prospective Cohort Study

2023· article· en· W4388236105 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaotian Chen, Yi Zhang, Hongyan Chen, Yalan Dou, Yin Wang, Wennan He, Xiaojing Ma, Wei Sheng, Weili Yan, Guoying Huang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of Medical SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePregnancyGlycated hemoglobinProspective cohort studyObstetricsGestationDiabetes mellitusGestational diabetesCohort studyCohortInternal medicineEndocrinologyType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background As a severe morbidity during pregnancy, the etiology of spontaneous pregnancy loss (SPL) remains largely unknown. Serum glycated hemoglobin (HbA1c) level is an established predictor of SPL risk among women with diabetes, but little is known about whether such an association exists among pregnant women without diabetes when glycemic levels are within the normal range. Objective This study aimed to quantify the association between maternal HbA1c levels in early pregnancy and subsequent SPL risk in a cohort of pregnant women without diabetes. Methods This prospective cohort study involved 10,773 pregnant women without diabetes enrolled at their first antenatal care visit at a hospital’s early pregnancy clinic from March 2016 to December 2018 in Shanghai, China. HbA1c and fasting blood glucose (FBG) levels were examined at enrollment. Participants with diabetes before or pregnancy or those diagnosed with gestational diabetes were excluded. Diagnosis of SPL, defined as fetal death occurring before 28 gestational weeks, was derived from medical records and confirmed via telephone interviews. We used generalized linear models to quantify the associations of continuous and dichotomized maternal HbA1c levels with SPL risk and reported crude and adjusted risk ratios (RRs) and 95% CIs. A restricted cubic spline (RCS) regression model was used to assess the potential nonlinear dose-response relationship. Adjusted covariates included maternal age, education level, preconception BMI, gestational weeks, gravidity, history of adverse pregnancy outcomes, family history of diabetes, folic acid supplementation, and smoking and drinking during the periconception period. Results In total, 273 (2.5%) SPL cases occurred. Every 0.5% increase in HbA1c levels was linearly associated with a 23% increase in SPL risk (adjusted RR [aRR] 1.23; 95% CI 1.01-1.50). The RCS model revealed that this association was linear (P=.77 for the nonlinearity test). Analyses based on dichotomized HbA1c levels showed a significantly increased risk of SPL when HbA1c levels were ≥5.9% (aRR 1.67; 95% CI 0.67-3.67), and the significance threshold was ≥5.6% (aRR 1.60; 95% CI 1.01-2.54). Sensitivity analyses showed similar results when including the participants with missing SPL records or HbA1c data. Linear associations of HbA1c levels remained significant even in the subgroups without overweight, alcohol consumption, and a family history of diabetes and adverse pregnancy outcomes. Every 1 mmol/L increment in maternal FBG levels was associated with a >2-fold higher risk of SPL (aRR 2.12; 95% CI 1.61-2.80; P<.001). Conclusions Higher HbA1c levels in early pregnant women without diabetes are associated with an increased SPL risk in a dose-response manner. Pregnant women with an HbA1c level above 5.6% at early gestation need attention for its potentially increased risk for SPL. Our findings support the need to monitor HbA1c levels to identify individuals at high risk of subsequent SPL in the general population of pregnant women. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT02737644; https://clinicaltrials.gov/study/NCT02737644

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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