Gestational diabetes: new criteria may triple the prevalence but effect on outcomes is unclear
Notice bibliographique
Résumé
This article is part of a series on overdiagnosis looking at the risks and harms to patients of expanding definitions of disease and increasing use of new diagnostic technologies.Maternal obesity, excess maternal weight gain during pregnancy, and gestational diabetes are all associated with large for gestational age infants and other adverse outcomes.With obesity being a major risk factor for gestational diabetes (diabetes first recognised in pregnancy), the increasing incidence of the condition is unsurprising.Treatment of obesity during pregnancy has disappointingly little effect on the numbers of babies born large for gestational age, but treatment of gestational diabetes is more successful.This has led to an emphasis on diagnosing and treating gestational diabetes, but do the recently proposed diagnostic criteria 1 that triple its prevalence make sense?Is it good clinical care, or yet another example of overdiagnosis?A label of gestational diabetes brings with it an intervention package that includes glucose monitoring; extra clinic visits; more obstetric monitoring with greater likelihood of labour induction, operative delivery, and admission of the baby to special care; and, finally, for the mother, a label of high risk for diabetes.We argue that the diagnostic changes are unjustified because they are based on the results of an observational study and use a test that has poor reproducibility.Furthermore, there is no evidence of any treatment benefit from interventional studies.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».