Gestational diabetes and parental type 2 diabetes as risk indicators for type 1 diabetes in offspring: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Type 1 diabetes can be accelerated by insulin resistance, an increasingly prevalent condition. Some studies report an association between offspring type 1 diabetes development and insulin resistant parental diabetes, namely type 2 and gestational diabetes. We aimed to evaluate and synthesize this evidence, to delineate risk indicators for early detection and, potentially, for prevention. Methods We conducted a systematic review and meta-analyses for studies assessing associations between gestational diabetes, maternal type 2 diabetes, and/or paternal type 2 diabetes, with offspring type 1 diabetes. We searched Embase, PubMed/Medline, Cochrane and Scopus from inception to April 30, 2025, without language restrictions. We assessed study quality, extracted summary data from published reports, and calculated pooled estimates using random effects models. Study Registration: ResearchRegistry (reviewregistry1606; April 27, 2023). Findings Across 3205 studies screened, 18 were relevant, 11 of which we rated as moderate-to-high quality. Fifteen studies examined gestational diabetes, eight maternal type 2 diabetes, and seven paternal type 2 diabetes. Compared to no maternal diabetes, gestational diabetes was associated with a 94% risk increase for offspring type 1 diabetes (pooled OR 1·94, 95% CI 1·51–2·49; I 2 = 86·9%). Compared to no paternal diabetes, paternal type 2 diabetes was associated with a 77% risk increase (pooled OR 1·77, 95% CI 1·17–2·69; I 2 = 55·2%). The point estimate for maternal type 2 diabetes suggested the possibility of association with offspring type 1 diabetes but was inconclusive (pooled estimate 1·87, 95% CI 0·94–3·75; I 2 = 71·9%). Interpretation Gestational diabetes and paternal type 2 diabetes are offspring type 1 diabetes risk indicators. Including these conditions in family history assessments for patients with compatible symptoms may facilitate earlier diagnosis and reduce complications such as diabetic ketoacidosis. Funding None.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 ».