Benefits and Harms of Treating Gestational Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-analysis for the U.S. Preventive Services Task Force and the National Institutes of Health Office of Medical Applications of Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcomes of treating gestational diabetes mellitus (GDM) are not well-established. PURPOSE: To summarize evidence about the maternal and neonatal benefits and harms of treating GDM. DATA SOURCES: 15 electronic databases from 1995 to May 2012, gray literature, Web sites of relevant organizations, trial registries, and reference lists. STUDY SELECTION: English-language randomized, controlled trials (n = 5) and cohort studies (n = 6) of women without known preexisting diabetes. DATA EXTRACTION: One reviewer extracted data, and a second reviewer verified them. Two reviewers independently assessed methodological quality and evaluated strength of evidence for primary outcomes by using a Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. DATA SYNTHESIS: All studies compared diet modification, glucose monitoring, and insulin as needed with no treatment. Women who were treated had more prenatal visits than those in control groups. Moderate evidence showed fewer cases of preeclampsia, shoulder dystocia, and macrosomia in the treated group. Evidence was insufficient for maternal weight gain and birth injury. Low evidence showed no difference between groups for neonatal hypoglycemia. Evidence was insufficient for long-term metabolic outcomes among offspring. No difference was found for cesarean delivery (low evidence), induction of labor (insufficient evidence), small-for-gestational-age neonates (moderate evidence), or admission to a neonatal intensive care unit (low evidence). LIMITATIONS: Evidence is low or insufficient for many outcomes of greatest clinical importance. The strongest evidence supports reductions in intermediate outcomes; however, other factors (for example, maternal weight and gestational weight gain) may impart greater risk than GDM, particularly when glucose levels are modestly elevated. CONCLUSION: Treating GDM results in less preeclampsia, shoulder dystocia, and macrosomia; however, current evidence does not show an effect on neonatal hypoglycemia or future poor metabolic outcomes. There is little evidence of short-term harm of treating GDM other than an increased demand for services.
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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 | 0,047 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».