Diabetes mellitus in pregnancy across Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contemporary estimates of diabetes mellitus (DM) rates in pregnancy are lacking in Canada. Accordingly, this study examined trends in the rates of type 1 (T1DM), type 2 (T2DM) and gestational (GDM) DM in Canada over a 15-year period, and selected adverse pregnancy outcomes. METHODS: This study used repeated cross-sectional data from the Canadian Institute of Health Information (CIHI) hospitalization discharge abstract database (DAD). Maternal delivery records were linked to their respective birth records from 2006 to 2019. The prevalence of T1DM, T2DM and GDM were calculated, including relative changes over time, assessed by a Cochrane-Armitage test. Also assessed were differences between provinces and territories in the prevalence of DM. RESULTS: Over the 15-year study period, comprising 4,320,778 hospital deliveries in Canada, there was a statistically significant increase in the prevalence of GDM and T1DM and T2DM. Compared to pregnancies without DM, all pregnancies with any form of DM had higher rates of hypertension and Caesarian delivery, and also adverse infant outcomes, including major congenital anomalies, preterm birth and large-for-gestational age birthweight. CONCLUSION: Among 4.3 million pregnancies in Canada, there has been a rise in the prevalence of DM. T2DM and GDM are expected to increase further as more overweight women conceive in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».