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Enregistrement W2403839487 · doi:10.1002/dmrr.2824

Large‐for‐gestational‐age (LGA) neonate predicts a 2.5‐fold increased odds of neonatal hypoglycaemia in women with type 1 diabetes

2016· article· en· W2403839487 sur OpenAlexafffund
Jennifer M. Yamamoto, Melissa M. Kallas‐Koeman, Sonia Butalia, Abhay Lodha, Lois Donovan

Notice bibliographique

RevueDiabetes/Metabolism Research and Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Mots-clésOddsMedicineGestational diabetesType 2 diabetesFold (higher-order function)Odds ratioGestational agePediatricsLogistic regressionType 1 diabetesDiabetes mellitusObstetricsInternal medicineGestationEndocrinologyPregnancyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective The objective of the study is to assess the impact of maternal glycaemic control and large‐for‐gestational‐age (LGA) infant size on the risk of developing neonatal hypoglycaemia in offspring of women with type 1 diabetes and to determine possible predictors of neonatal hypoglycaemia and LGA. Research methods and design This retrospective cohort study evaluated pregnancies in 161 women with type 1 diabetes mellitus at a large urban centre between 2006 and 2010. Mean trimester A 1c values were categorized into five groups. Multiple logistic regression analyses were used to examine predictors of neonatal hypoglycaemia and large‐for‐gestational‐age (LGA). Results Hypoglycaemia occurred in 36.6% of neonates. There was not a linear association between trimester specific A 1c and LGA. After adjusting for maternal age, body mass index (BMI), smoking and premature delivery, neonatal hypoglycaemia was not linearly associated with A 1c in the first, second or third trimesters. LGA was the only significant predictor for neonatal hypoglycaemia (OR, 95% CI 2.51 [1.10, 5.70]) in logistic regression analysis that adjusted for glycaemic control, maternal age, smoking, prematurity and BMI. An elevated third trimester A 1c increased the odds of LGA (1.81 [1.03, 3.18]) after adjustment for smoking, parity and maternal BMI. Conclusions Large‐for‐gestational‐age imparts a 2.5‐fold increased odds of hypoglycaemia in neonates of women with type 1 diabetes and may be a better predictor of neonatal hypoglycaemia than maternal glycaemic control. Our data suggest that LGA neonates of women with type 1 diabetes should prompt increased surveillance for neonatal hypoglycaemia and that the presence of optimum maternal glycaemic control should not reduce this surveillance. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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