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Enregistrement W4396954175 · doi:10.1161/circ.149.suppl_1.33

Abstract 33: Population Trends in Gestational Diabetes From 2000-2019: An Emerging Urban Epidemic?

2024· article· en· W4396954175 sur OpenAlexaffabout
Jonathan McGavock, Nicole Brunton, Heather J. Prior, Kevin J. Friesen, Charles Burchill, Jennifer M. Yamamoto

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesDiabetes mellitusPopulationEnvironmental healthPregnancyObstetricsGestationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is little information describing rates of gestational diabetes (GDM) over the last two decades among population sub-groups, particularly within an urban context. Hypotheses: Rates of GDM will increase over time, particularly among rural dwelling women and those living in low socio-economic neighbourhoods. Research Design and Methods: We performed a registry-based administrative cohort study of women that delivered a child between 2000 and-2019 (n = 293 514) in the entire province of Manitoba, Canada. GDM was defined as incident diabetes diagnosis between 21 weeks’ gestation and 6 weeks’ postpartum using ICD-10-CM codes (O24, E12-E14). Difference-in-differences analyses were used to compare incident rates of GDM during two time periods 2000-2009 (period 1) and 2010-2019 (period 2) for the entire population in Manitoba, Canada and among women in rural/urban areas, and low vs high income areas. Geospatial mapping examined changes in rates of GDM by neighbourhood-level. Results: Between period 1 and period 2, the number of deliveries increased from 51.3 /1000 (11,525 per year) to 53.8/1000 (12, 534 per year). During period 1 age standardized rates of GDM were 2 to 3-fold higher in women over 35 years old, compared to women 18-25 yrs (2.2 vs 4.7%). Between period 1 and period 2, incident rates of GDM in the province increased 3.5-fold (2.5 vs 8.7%), with trends more pronounced among women over 35 yrs compared to women 18-25 yrs (absolute difference-in-difference: 3.83%; 95% CI: 3.12 to 4.53%) and women living in urban areas, compared to women in rural areas (absolute difference-in-difference: 1.68%; 95% CI: 1.37 to 1.99%). Geospatial mapping suggests that the increased incidence of GDM in urban areas is occurring in neighbourhoods with a larger representation of new immigrants. Conclusions: Rates of GDM increased over 3-fold from 2000-2019, affecting 9% of pregnancies in 2019, particularly among women over 35 years old (14% of pregnancies) and women living in urban areas (10% of pregnancies). Geospatial mapping suggests urban trends in GDM are occurring in areas where recently immigrated women have settled.

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 enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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