Trends in Deliveries, Prenatal Care, and Obstetrical Complications in Women With Pregestational Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe recent trends in the proportion of deliveries in women with pregestational diabetes (PGD), their use of services, and diabetes-related obstetrical complications. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In this population-based retrospective cohort study, comprehensive administrative data were used to identify all women (with and without PGD) who gave birth in an Ontario, Canada, hospital from 1996 to 2001. Data on maternal complications and interventions were obtained from hospital discharge records; data on use of prenatal services were obtained from fee-for-service claims. RESULTS: The proportion of deliveries in women with PGD increased steadily from 0.8% in 1996 to 1.2% in 2001 (P < 0.001). In 2001, women with PGD were more likely to be diagnosed with shoulder dystocia (adjusted odds ratio 2.00 [95% CI 1.55-2.58]), hypertension (4.13 [3.44-4.96]), and preeclampsia/eclampsia (4.44 [3.43-5.73]) and have higher rates of inductions (1.69 [1.52-1.88]) and caesarean sections (1.78 [1.60-1.98]) than women without PGD. In 2001, 50% of the women with PGD had a visit to a diabetes specialist during pregnancy and only 30% of women had claims for a prenatal retinal examination. Both of these rates have decreased over the study period. CONCLUSIONS: Women with PGD now account for a larger proportion of deliveries. These women continue to have higher obstetrical complication and intervention rates than women without PGD and many do not receive recommended specialty care during pregnancy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».