Long-term Neurobehavioral and Metabolic Outcomes in Offspring of Mothers With Diabetes During Pregnancy: A Large, Population-Based Cohort Study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Offspring of women with diabetes are at increased risk of developing neurobehavioral and cardiometabolic disorders, but there is scant evidence regarding the association between glycemic level during pregnancy and these long-term offspring outcomes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a population-based, cohort study of deliveries in Ontario between April 1991 and March 2018. Women had preexisting diabetes, gestational diabetes, or no diabetes. We applied a Cox proportional hazard model to examine the risk of developing attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), autism spectrum disorder (ASD), and cardiometabolic outcomes in offspring and assessed the association between pregnancy HbA1c levels and risk of outcomes, adjusting for confounders. RESULTS: A total of 3,407,961 mother-infant pairs were followed up to 29 years. Using a Cox proportional hazard model, offspring of women with type 1 diabetes had the highest risk of ADHD (adjusted hazard ratio [aHR] 1.43 [95% CI 1.36-1.49]), ASD (aHR 1.94 [1.80-2.09]), diabetes (aHR 4.73 [4.34-5.16]), hypertension (aHR 2.32 [2.07-2.61]), and cardiovascular disease (CVD) (aHR 1.72 [1.56-1.90]), followed by offspring of women with type 2 diabetes and gestational diabetes compared with those unexposed. Among women with preexisting diabetes, there was an association between level of pregnancy HbA1c and offspring diabetes (aHR 1.22 [95% CI 1.12-1.32]), hypertension (aHR 1.42 [1.29-1.57]), and CVD (aHR 1.20 [1.11-1.29]) but no statistically significant association with neurobehavioral outcomes. CONCLUSIONS: In utero exposure to maternal diabetes was associated with an increase in ADHD, ASD, and cardiometabolic outcomes in offspring, with differences seen across diabetes subtypes. Pregnancy glycemia was associated with cardiometabolic outcomes, but not neurobehavioral outcomes, and provides a potentially modifiable risk factor to decrease cardiometabolic outcomes in offspring.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».