Notice bibliographique
Résumé
The newly proposed criteria for diagnosing gestational diabetes will result in a gestational diabetes prevalence of 17.8%, doubling the numbers of pregnant women currently diagnosed. These new diagnostic criteria are based primarily on the levels of glucose associated with a 1.75-fold increased risk of giving birth to large-for-gestational age infants (LGA) in the Hyperglycemia Adverse Pregnancy Outcome (HAPO) study; they use a single OGTT. Thus, of 23,316 pregnancies, gestational diabetes would be diagnosed in 4,150 women rather than in 2,448 women if a twofold increased risk of LGA were used. It should be recognised that the majority of women with LGA have normal glucose levels during pregnancy by these proposed criteria and that maternal obesity is a stronger predictor of LGA. The expected benefit of a diagnosis of gestational diabetes in these 1,702 additional women would be the prevention of 140 cases of LGA, 21 cases of shoulder dystocia and 16 cases of birth injury. The reproducibility of an OGTT for diagnosing mild hyperglycaemia is poor. Given that (1) glucose is a weak predictor of LGA, (2) treating these extra numbers has a modest outcome benefit and (3) the diagnosis may be based on a single raised OGTT value, further debate should occur before resources are allocated to implementing this change.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».