Trends and Projections of the Prevalence of Diabetes Mellitus in Pregnancy and Fetal–Neonatal Metabolic Disorders, 2010–2035: A Nationwide Population-Based Study from Hungary
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Diabetes in pregnancy represents a significant public health concern with established impacts on both maternal and fetal health outcomes. Our aim was to evaluate the epidemiology of diabetes mellitus in pregnancy (DMP) and specific fetal and neonatal transient metabolic disorders (FNTMDs) in Hungary between 2010 and 2024, as well as to project future trends through to 2035. Methods: We carried out a quantitative, retrospective study using nationwide real-world data from the Hungarian ‘Pulvita’ Health Data Warehouse. ICD-10 codes O24.0–O24.9 (DMP) and P70.0–P70.9 (FNTMDs) were included. Annual patient numbers, the number of hospital days, and the number of DMP patients per 1000 women aged 15–49, as well as the number of FNTMD patients per 1000 live births, were analyzed with joinpoint regression analysis and different forecasting models to project future prevalence up to 2035. Results: Despite a 14.2% decrease in live births, DMP cases increased significantly (54.9% inpatient, 26.6% outpatient), with GDM incidence per thousand reproductive-age women rising by 85.7%. FNTMD cases showed similar trends, with GDM-related infant syndromes more than doubling (154% increase). Projections indicate that DMP prevalence could reach 4.60 per 1000 reproductive-age women by 2035, while FNTMD cases show varying trends between inpatient (increasing) and outpatient (stabilizing) care. Conclusions: These findings demonstrate a continuing upward trend in diabetes-related pregnancy complications, despite shorter hospital stays, suggesting an urgent need for enhanced preventive programs and specialized care service planning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».