Gestational diabetes: the influence of sociodemographic marginalization on severity of hyperglycemia at diagnosis, glycemic management and perinatal outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) is defined as glucose intolerance (hyperglycemia) first recognized during pregnancy, and affects approximately 7% of all pregnancies – over 135 000 cases per year in the United States alone. Estimates suggest that gestational diabetes prevalence has increased by 10-100% during the past 20 years, particularly among certain ethnic groups and individuals with low socioeconomic status (SES), yet only five studies have analyzed the influence of sociodemographic conditions on this disease. There is evidence that age, obesity, parity, ethnicity and family history are risk factors for GDM. Efforts to reduce the risk of GDM have been focused on clinical and behavioural factors and largely ignored the social and spatial patterning of this disease. I conducted a retrospective patient chart review of 538 women treated for GDM at the Toronto East General Hospital, living in 307 geographic areas to assess the role of sociodemographic marginalization in severity of hyperglycemia at diagnosis, glycemic management and adverse perinatal outcomes. Sociodemographic marginalization was found to be associated with more severe GDM diagnostic test values and poor glycemic management after controlling for known risk factors (age, parity, GDM in previous pregnancy and family history). Severity of hyperglycemia at GDM diagnosis was also associated with approximately 35% increased likelihood of poor glycemic management outcomes and poor glycemic control contributed an additional 65%-69% increased risk for a traumatic birth event. Results indicate that severity of hyperglycemia at GDM diagnosis and glycemic management is patterned by sociodemographic disparity, which have practical implications for a focus on pre-, peri- and post-natal care amongst residents of lower socioeconomic geographies in Canada.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».