Depression and risk of gestational diabetes: A meta-analysis of cohort studies

医学 妊娠期糖尿病 队列研究 优势比 出版偏见 糖尿病 前瞻性队列研究 荟萃分析 内科学 产科 回顾性队列研究 队列 怀孕 萧条(经济学) 置信区间 相对风险 妊娠期 内分泌学 经济 宏观经济学 生物 遗传学
作者
Ahmed Arafa,Jia-Yi Dong
出处
期刊:Diabetes Research and Clinical Practice [Elsevier]
卷期号:156: 107826-107826 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.diabres.2019.107826
摘要

Aims To systematically assess the association between depression and risk of gestational diabetes by a meta-analysis of cohort studies. Methods We searched multiple electronic databases for cohort studies investigating depression and risk of gestational diabetes before December 31th, 2018. Pooled odds ratios (ORs) and confidence intervals (CIs) of the included articles were calculated using a fixed- or random-effect model. Publication bias was detected using the Egger’s and Begg’s tests. Results We obtained 5 cohort studies with a total number of 122,197 women. Women with a history of depression compared with those without it had a significantly increased risk of gestational diabetes (pooled OR = 1.20, 95% CI: 1.09, 1.33) but borderline significant evidence of heterogeneity was observed (I2 = 45.1%, P for heterogeneity = 0.12). Subgroup analysis by study design showed a stronger association in prospective cohort studies than that in retrospective cohort studies (pooled OR: 1.61 [1.17, 2.21] vs. 1.16 [1.05, 1.29]), though the difference was not statistically significant (P for interaction = 0.26). We observed some evidence of publication bias; however, correction for such bias using “trim-and-fill” analysis yielded similar results. Conclusion Women with a history of depression may be at an increased risk of gestational diabetes. Future prospective studies of high quality are needed to confirm our findings.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Dean应助上善若水-Star采纳,获得200
刚刚
小乔发布了新的文献求助10
1秒前
hui完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
科研通AI6.3应助冰雪采纳,获得10
4秒前
666发布了新的文献求助10
4秒前
万能图书馆应助陌路采纳,获得10
4秒前
7秒前
小c发布了新的文献求助10
7秒前
yang完成签到,获得积分10
7秒前
包容的鸽子完成签到,获得积分10
8秒前
plusweng完成签到 ,获得积分10
9秒前
Bella发布了新的文献求助30
9秒前
大意的星星完成签到,获得积分10
10秒前
会飞的猪完成签到,获得积分10
13秒前
ergatoid完成签到,获得积分10
14秒前
lsy完成签到 ,获得积分10
15秒前
Dorian完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
CodeCraft应助柔弱幻枫采纳,获得10
17秒前
楷沅完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
19秒前
23秒前
23秒前
狂野土豆完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
坤坤完成签到,获得积分20
25秒前
25秒前
思源应助大树梨采纳,获得10
25秒前
26秒前
27秒前
vivre223完成签到,获得积分10
27秒前
田様应助lyx采纳,获得10
28秒前
豆豆熊猫发布了新的文献求助10
28秒前
28秒前
多多发布了新的文献求助10
29秒前
科研通AI6.1应助LI采纳,获得10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6029401
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7699539
关于积分的说明 16190059
捐赠科研通 5176625
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2770163
邀请新用户注册赠送积分活动 1753477
关于科研通互助平台的介绍 1639210