Pregnancy planning in women with pregestational diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Women with pregestational diabetes are advised to plan their pregnancies to optimize glycemia and reduce fetal complications. We evaluated the adequacy of pregnancy planning effort and medical planning in pregnant women with type 1 and type 2 diabetes. METHODS: This retrospective cohort study surveyed pregnant women with pregestational diabetes mellitus between 2006 and 2008 in Ontario, Canada. We evaluated three measures of pregnancy planning: pregnancy planning effort, medical planning based on prepregnancy glycemic control, and folic acid use. We compared women with type 1 and type 2 diabetes and explored predictors of pregnancy planning. RESULTS: Of the 163 women studied (89 type 1, 74 type 2 diabetes), 47% reported high pregnancy planning effort, 58% reported attempts to optimize glycemic control, and 56% took folic acid before pregnancy. Of those who reported high pregnancy planning, 20% did not medically plan their pregnancies. Rates were similar between women with type 1 and type 2 diabetes. The most important predictor of pregnancy planning was having discussed plans with their physician. CONCLUSIONS: Our findings suggest that pregnancy planning is suboptimal in women with both type 1 and type 2 diabetes, highlighting a need to improve preconception counseling for all women with pregestational 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».