MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4412150981 · doi:10.1186/s12889-025-23617-z

Maternal metabolic health conditions and risk of stillbirth in India: evidence from a nationwide survey

2025· article· en· W4412150981 sur OpenAlexaff
Mohammad Hammad, Shivalingappa S. Halli, Mohammad Hifz Ur Rahman

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiostatisticsPublic healthEnvironmental healthEpidemiologyObstetricsNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stillbirth, defined by foetal death at or beyond 28 weeks of gestation, represents a significant challenge in India, contributing to approximately 500,000 foetal deaths each year. The country's stillbirth rate of 12.2 per 1000 births underscores the imperative to address this preventable occurrence. While maternal metabolic conditions diabetes, and hypertension, are widely recognized as established risk factors for stillbirth worldwide, the extent of their impact on India's stillbirth burden remains inadequately elucidated due to limited evidence. METHODS: This cross-sectional study utilized NFHS-5 data to examine stillbirths in the most recent pregnancy outcomes of 204,723 women aged 15-49 years, sampled from all states and union territories of India. The primary exposures assessed were diabetes, and hypertension. Descriptive analyses were conducted to determine the prevalence of diabetes, hypertension and stillbirths. Logistic regression was used to quantify the association between diabetes, hypertension and the risk of stillbirth, indicated by adjusted odds ratios (AOR) with 95% confidence intervals (CI). The study also assessed effect modification by maternal age, education, wealth quintile, and social category. RESULTS: The prevalence of diabetes and hypertension was 1% and 3% respectively, while the stillbirth rate was 1%. diabetes conferred a significantly higher risk of stillbirth with an increase of 74% (AOR 1.74, CI 1.14-2.67) as compared to women without diabetes. The risk was potential among mothers with hypertension with an increase of 50% (AOR 1.50, CI 1.16-1.95) on contrary to women without hypertension. The combined model (i.e. having diabetes or hypertension) also showed a significant risk of stillbirth with a higher risk of 58% (AOR 1.58, CI 1.25-1.99) indicating a synergistic interaction. Stratified analyses revealed the stillbirth risk among mothers belonging to the scheduled caste category (AOR 1.30, CI 1.10-1.53). CONCLUSION: Diabetes, and hypertension, increase stillbirth risk in India, highlighting the need for better metabolic health management pre- and during pregnancy. Our research highlights the need of integrated care for diabetes and hypertension is crucial. Targeted interventions for high-risk mothers and improved screening are vital to reduce stillbirth rates. More research is needed to understand these risks better. Collaboration across medical fields is essential to save lives and improve pregnancy outcomes.

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)0,004
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public Health→Même sujetGestational Diabetes Research and Management→Travaux en français237 207→