Safety of Insulin Glargine Use in Pregnancy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of diabetes in women of childbearing age is increasing. As such, the number of pregnancies complicated by diabetes will inevitably increase. New insulin analogues such as the long-acting analogue insulin glargine may represent beneficial treatment options in pregnancy by ensuring that patients achieve excellent glycemic control without risk of maternal hypoglycemia. OBJECTIVE: To determine the fetal safety of insulin glargine use in the treatment of diabetes in pregnancy compared with NPH insulin therapy. METHODS: A systematic review and meta-analysis was performed of all original human studies that reported neonatal outcomes among women with pregestational or gestational diabetes who were managed with either insulin glargine or NPH insulin during pregnancy. A systematic literature search was conducted using MEDLINE, EMBASE, CINAHL, the Cochrane Central Register for Controlled Trials database, and Web of Science from 1980 to June 1, 2010. Outcomes included large size for gestational age, macrosomia, neonatal hypoglycemia, neonatal intensive care unit admissions, birth trauma, congenital anomalies, preterm delivery, perinatal mortality, respiratory distress, and hyperbilirubinemia. Relative risk ratios and weighted mean differences were computed with 95% confidence intervals. RESULTS: Eight studies reporting on a total of 702 women with pregestational or gestational diabetes in pregnancy treated with either insulin glargine (n = 331) or NPH insulin (n = 371) met the inclusion criteria. There were no statistically significant differences in the occurrence of fetal outcomes studied with the use of insulin glargine compared to NPH insulin. CONCLUSIONS: No evidence has been documented for increased adverse fetal outcomes with the use of insulin glargine in pregnancy compared to the use of NPH insulin. These results increase the choices for women requiring basal insulin therapy in pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».