Сътрудници

Принадлежности

  • 1 Австралийският център за партньорство за превенция, Sax Institute, Haymarket, New South Wales, Australia [email protected].
  • 2 Училище по медицина, Университетът на Нотр Дам, Австралия, Дарлингхърст, Нов Южен Уелс, Австралия.
  • 3 Здраве на населението, ACT Health, Woden, Австралийска столица, Австралия.
  • 4 Австралийският център за партньорство за превенция, Sax Institute, Haymarket, New South Wales, Australia.
  • 5 Център за мозък и ум, Университет в Сидни, Сидни, Нов Южен Уелс, Австралия.
  • 6 Лаборатория по компютърна епидемиология и информатика за общественото здраве, Университет на Саскачеван, Саскатун, Саскачеван, Канада.
  • 7 Ендокринология и диабет, ACT Health, Woden, Австралийска столична територия, Австралия.
  • 8 Медицинско училище, Колеж по здравеопазване и медицина, Австралийски национален университет, Канбера, Австралийска столична територия, Австралия.
  • 9 Детска болница Golisano при URMC, Университет в Рочестър, Рочестър, Ню Йорк, САЩ.
  • 10 Училище за компютърни, данни и математически науки, Университет Западен Сидни, Пенрит, Нов Южен Уелс, Австралия.
  • 11 Отдел за благосъстояние и предотвратими хронични болести, Училище за здравни изследвания Мензис, Университет Чарлз Дарвин, Касуарина, Северна територия, Австралия.
  • 12 Ендокринологично отделение, болница Royal Darwin, Casuarina, Северна територия, Австралия.
  • 13 Катедра по медицина, Медицински колеж на университета в Саскачеван, Саскатун, Саскачеван, Канада.
  • PMID: 32475837
  • PMCID: PMC7265040
  • DOI: 10.1136/bmjdrc-2019-000975
Безплатна статия от PMC

Автори

Сътрудници

Принадлежности

  • 1 Австралийският център за партньорство за превенция, Sax Institute, Haymarket, New South Wales, Australia [email protected].
  • 2 Училище по медицина, Университетът на Нотр Дам, Австралия, Дарлингхърст, Нов Южен Уелс, Австралия.
  • 3 Здраве на населението, ACT Health, Woden, Австралийска столица, Австралия.
  • 4 Австралийският център за партньорство за превенция, Sax Institute, Haymarket, New South Wales, Australia.
  • 5 Център за мозък и ум, Университет в Сидни, Сидни, Нов Южен Уелс, Австралия.
  • 6 Лаборатория по компютърна епидемиология и информатика за общественото здраве, Университет на Саскачеван, Саскатун, Саскачеван, Канада.
  • 7 Ендокринология и диабет, ACT Health, Woden, Австралийска столична територия, Австралия.
  • 8 Медицинско училище, Колеж по здравеопазване и медицина, Австралийски национален университет, Канбера, Австралийска столица, Австралия.
  • 9 Детска болница Golisano при URMC, Университет в Рочестър, Рочестър, Ню Йорк, САЩ.
  • 10 Училище за компютърни, данни и математически науки, Университет Западен Сидни, Пенрит, Нов Южен Уелс, Австралия.
  • 11 Отдел за благополучие и предотвратими хронични заболявания, Училище за здравни изследвания Мензис, Университет Чарлз Дарвин, Касуарина, Северна територия, Австралия.
  • 12 Ендокринологично отделение, болница Royal Darwin, Casuarina, Северна територия, Австралия.
  • 13 Катедра по медицина, Медицински колеж на университета в Саскачеван, Саскатун, Саскачеван, Канада.

Резюме

Въведение: Хипергликемията по време на бременност (HIP, включително гестационен диабет и съществуващ диабет тип 1 и тип 2) се увеличава, със свързаните рискове за здравето на жените и техните бебета. Стратегиите за управление и предотвратяване на това състояние са оспорени. Динамичните симулационни модели (DSM) могат да тестват сценарии на политики и програми преди внедряване в реалния свят. Тази статия отчита развитието и използването на усъвършенстван DSM, изследващ въздействието на интервенциите за състоянието на майчиното тегло върху честотата на HIP.

обръщане

Методи: Консорциум от експерти съвместно разработи хибриден DSM на HIP, включващ системна динамика, базирани на агенти и дискретни компоненти на модела на събитията. Структурата и параметризацията се основават на редица доказателства и източници на данни. От 2018 г. са симулирани сценарии, сравняващи интервенции на целево ниво на превенция, за да се идентифицира комбинацията от интервенции, която би оказала най-голямо въздействие.

Резултати: Намеренията на населението, насърчаващи загуба на тегло в ранна зряла възраст, се оказаха ефективни, намалявайки честотата на популацията на HIP със 17,3% до 2030 г. (изходно ниво (сценарий „бизнес по обичайния начин“) = 16,1%, 95% CI 15,8 до 16,4; намеса на населението = 13,3 %, 95% CI 13,0 до 13,6), повече от целевата препрегнация (5,2% намаление; честота = 15,3%, 95% CI 15,0 до 15,6) и интерпретация (4,2% намаление; честота = 15,5%, 95% CI 15,2 до 15,8) интервенции. Комбинирането на целенасочени интервенции за високорискови групи с интервенции на населението, насърчаващи здравословно тегло, е най-ефективно за намаляване на честотата на HIP (намаление от 28,8% до 2030 г .; честота = 11,5, 95% CI 11,2 до 11,8). Сценариите, изследващи ефекта на състоянието на теглото в детска възраст върху влизането в зряла възраст, показват значително въздействие в избраната мярка за резултат за гликемична регулация, инсулинова чувствителност в краткосрочен план и HIP в дългосрочен план.

Дискусия: Ще бъдат необходими интервенции за намаляване на теглото на населението, за да се „промени ходът“ на HIP. Интервенциите за намаляване на теглото, насочени към лица с висок риск, макар и полезни за тези индивиди, не оказват значително влияние върху прогнозираните нива на честота на HIP. Показано е значението на поддържането на интервенции за насърчаване на здравословно тегло в детска възраст.

Ключови думи: причинно-следствено моделиране; гестационен захарен диабет; моделиране; здраве на населението.

Изявление за конфликт на интереси

Конкуриращи се интереси: PMK, LF, CJN и ALK са служители на ACT Health по време на това проучване.