Maternal and Neonatal Morbidity for Women Who Would Be Added to the Diagnosis of GDM Using IADPSG Criteria: A Secondary Analysis of the Hyperglycemia and Adverse Pregnancy Outcome Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the frequency of adverse outcomes for women who are diagnosed with gestational diabetes mellitus (GDM) by the International Association of the Diabetes and Pregnancy Study Groups (IADPSG) criteria using data from the Hyperglycemia and Adverse Pregnancy Outcome (HAPO) study. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This is a secondary analysis from the North American HAPO study centers. Glucose measurements from a 75-g oral glucose tolerance test were used to group participants into three nonoverlapping categories: GDM based on Carpenter-Coustan (CC) criteria (also GDM based on IADPSG criteria), GDM diagnosed based on IADPSG criteria but not CC criteria, and no GDM. Newborn outcomes included birth weight, cord C-peptide, and newborn percentage fat above the 90th percentile; maternal outcomes included primary cesarean delivery and preeclampsia. Outcome frequencies were compared using multiple logistic regression, adjusting for predefined covariates. RESULTS: Among 25,505 HAPO study participants, 6,159 blinded participants from North American centers were included. Of these, 81% had normal glucose testing, 4.2% had GDM based on CC criteria, and 14.3% had GDM based on IADPSG criteria but not CC criteria. Compared with women with no GDM, those diagnosed with GDM based on IADPSG criteria had adjusted odds ratios (95% CIs) for birth weight, cord C-peptide, and newborn percentage fat above the 90th percentile, as well as primary cesarean delivery and preeclampsia, of 1.87 (1.50-2.34), 2.00 (1.54-2.58), 1.73 (1.35-2.23), 1.31 (1.07-1.60), and 1.73 (1.32-2.27), respectively. CONCLUSIONS: Women diagnosed with GDM based on IADPSG criteria had higher adverse outcome frequencies compared with women with no GDM. These data underscore the need for research to assess the effect of treatment to improve outcomes in such women.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».