Socioeconomic status and risk of gestational diabetes mellitus among pregnant women in Zunyi, China
Notice bibliographique
Résumé
Background The impact of socioeconomic status on disease is becoming increasingly apparent. However, the relationship between gestational diabetes mellitus (GDM) and socioeconomic status (SES) has been less studied and remains inconsistent. The aim of this study was to investigate the relationship between SES and GDM. Methods All participants were selected from a prospective study on maternal and infant health in Zunyi City, China, between 2020 and 2022. Data on educational attainment, occupation, and household income were collected through standard questionnaires administered during face-to-face interviews. Logistic regression models were used to calculate adjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs), evaluating the association between GDM and SES—a composite measure comprising educational attainment, occupational status, and household monthly income. Results Among 5,868 participants, 690 women (11.8%) were diagnosed with GDM. After adjusting for potential confounders, no significant association was observed between educational attainment and GDM prevalence. Compared to public sector employees, women engaged in private sector occupations, freelancing, or farming exhibited a lower GDM risk. Household monthly income demonstrated a significant positive correlation with GDM incidence. Stratified analyses revealed distinct age-related patterns: higher education attainment was associated with reduced GDM risk in women aged >35 years, while occupational influences on GDM were more pronounced in this age group. Conversely, income effects were stronger among women aged ≤35 years. BMI stratification further indicated that occupational factors predominantly affected GDM risk in underweight women (BMI <18.5 kg/m2), whereas income exhibited stronger associations in women with BMI ≥18.5 kg/m2. Conclusion Our study revealed a significant association SES and GDM development. Among household income and occupation emerged as stronger predictor of GDM to educational attainment in Zunyi City, Guizhou province, China.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».