Notice bibliographique
Résumé
We thank our Canadian colleagues for their interest in our recent article and, in particular, their observations on the need for the 2-h sample with a 75-g OGTT. We note that 25% of their large cohort of 10 773 women had an abnormal 2-h sample using the IADPSG diagnostic criteria and therefore their understandable caution about missing the diagnosis of gestational diabetes mellitus. However, their report differs from ours in several respects. Their population had a previous abnormal 50-g glucose challenge test whereas our population had not been previously screened. Our population was selectively screened and we assume their population was universally screened. Also, they used a Serum Separator tube and measured serum glucose after leaving samples to clot for 30 min, whereas we measured plasma glucose after strictly applying the ADA laboratory standards, including the use of a fluoride-EDTA tube placed immediately on an ice-slurry with centrifugation and analysis within 30 min. We are not surprised therefore that there are differences in the incidence of abnormal 2-h measurements. We are also uncertain how many women in their report had an abnormal fasting and 1-h sample as well as an abnormal 2-h sample? We believe that is the key question because if one of the earlier samples was abnormal, the 2-h becomes unnecessary for diagnosis. Our article did state that our observations would need to be repeated in larger studies and we welcome this dialogue because it highlights the importance of the need to standardize both the preanalytical and the analytical laboratory standards in evaluating the contribution of abnormal fasting, 1-h and 2-h samples in diagnosing gestational diabetes mellitus.
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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 | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,011 |
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 ».