Safety of Glyburide for Gestational Diabetes: A Meta-Analysis of Pregnancy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gestational diabetes mellitus affects approximately 4% of all pregnancies. As with other oral hypoglycemics, the use of glyburide in pregnancy has been limited by fears of neonatal hypoglycemia following fetal exposure. Recent experimental and clinical studies have suggested, however, that the drug is not detectable in umbilical blood. OBJECTIVE: To determine the safety of glyburide use in pregnancy in the treatment of gestational diabetes compared with insulin therapy by analyzing all available human studies. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of all randomized and cohort studies that reported on the perinatal complications among women with gestational diabetes who received glyburide versus insulin. MEDLINE, EMBASE, and biological abstracts using BIOSIS previews were searched from inception of these databases through October 2006. The following outcomes were included: macrosomia, birthweight, gestational age, neonatal hypoglycemia, and intensive care unit (ICU) admissions. Odds ratios were calculated by the random effects method using Cochrane's Review Manager version 4.3. RESULTS: Nine studies met the inclusion criteria, including a total of 745 glyburideexposed pregnancies and 637 insulin-exposed pregnancies, with each adverse perinatal outcome reported by 4-7 studies. The use of glyburide was not associated with risk of macrosomia (OR 1.07; 95% CI 0.78 to 1.47), differences in birth weight (weighted mean difference [WMD] OR 20.46 g; 95% CI -34.90 to 75.82), rate of large for gestational age (OR 1.04; 95% CI 0.75 to 1.43), differences in gestational age at birth (WMD 0.02 wk; 95% CI -0.23 to 0.26), ICU admission (OR 0.95; 95% CI 0.43 to 2.09), or increased risk of neonatal hypoglycemia (OR 1.24; 95% CI 0.91 to 1.69). CONCLUSIONS: The data shown here do not suggest increased perinatal risks with glyburide. The effectiveness and safety of glyburide require further evaluation, as most studies to date were not randomized.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».