Prediabetes and perinatal mortality.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The association between gestational diabetes mellitus (GDM) and perinatal outcome is largely based on case series and retrospective studies that found an increased risk of perinatal mortality and stillbirth as the onset of diabetes approached. Our objective was to assess the relationship between latency to diabetes and perinatal outcome of prediabetic pregnancies in a contemporary population of women with adult-onset diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A population of 403 diabetic women from two recruitment sites completed a pretested questionnaire. RESULTS: Details of 1,181 pregnancy outcomes were obtained. This comprised 1,024 live births, 22 stillbirths, and 8 early neonatal deaths. Crude analysis suggested a relationship between time to diabetes (latency) < or =20 years and both perinatal death and stillbirth: odds ratio (95% CI), 2.41 (1.17-4.95) and 2.15 (0.93-4.98). Generalized additive modeling revealed a nonlinear relationship between the variables time to diabetes, and maternal age and perinatal outcome. Final logistic regression analysis was then performed for the outcomes perinatal death and stillbirth, with maternal age as a second-degree polynomial, year of birth as a continuous variable, and time to diabetes dichotomized < or =20 years to diagnosis and >20 years. This final analysis documented a significant association between time to diabetes < or =20 years and both perinatal death (4.06 [1.79-9.36]) and stillbirth (3.35 [1.25-9.05]). CONCLUSIONS: There appeared to be an increased risk of perinatal death and stillbirth in pregnancies occurring in the last 20 years before the diagnosis of diabetes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».