Ethnic differences translate to inadequacy of high-risk screening for gestational diabetes mellitus in an Asian population: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Universal and high-risk screening for gestational diabetes mellitus (GDM) has been widely studied and debated. Few studies have assessed GDM screening in Asian populations and even fewer have compared Asian ethnic groups in a single multi-ethnic population. METHODS: 1136 pregnant women (56.7% Chinese, 25.5% Malay and 17.8% Indian) from the Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes (GUSTO) birth cohort study were screened for GDM by 75-g oral glucose tolerance test (OGTT) at 26-28 weeks of gestation. GDM was defined using the World Health Organization (WHO) criteria. High-risk screening is based on the guidelines of the UK National Institute for Health and Clinical Excellence. RESULTS: Universal screening detected significantly more cases than high-risk screening [crude OR 2.2 (95% CI 1.7-2.8)], particularly for Chinese women [crude OR = 3.5 (95% CI 2.5-5.0)]. Pre-pregnancy BMI > 30 kg/m2 (adjusted OR = 3.4, 95% CI 1.5-7.9) and previous GDM history (adjusted OR = 6.6, 95% CI 1.2-37.3) were associated with increased risk of GDM in Malay women while GDM history was the only significant risk factor for GDM in Chinese women (adjusted OR = 4.7, 95% CI 2.0-11.0). CONCLUSION: Risk factors used in high-risk screening do not sufficiently predict GDM risk and failed to detect half the GDM cases in Asian women. Asian women, particularly Chinese, should be screened to avoid under-diagnosis of GDM and thereby optimize maternal and fetal outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».