Patterns of glucose‐lowering therapies and neonatal outcomes in the treatment of gestational diabetes in Canada, 2009–2014
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine patterns of use of different glycaemic control agents for treating gestational diabetes mellitus. METHODS: This was a large, retrospective, population-based cohort study of pregnant women with gestational diabetes from Alberta, Canada. We linked data from the Alberta Vital Statistics - Birth database with administrative claims data. Alberta Vital Statistics - Birth data were used to identify births that occurred between 1 January 2009 and 31 December 2014. We used International Classification of Diseases version 9/10 codes to identify women with gestational diabetes, and we excluded women with pre-existing diabetes. RESULTS: Our cohort consisted of 16 857 women with gestational diabetes, with a total of 18 761 birth events between 2009 and 2014. Over the study period, the proportion of women with gestational diabetes who were treated with glycaemic control therapies increased from 25.0% to 31.4% (P<0.0001). The number of pregnancies treated with insulin only increased (from 23.6% to 28.3%; P<0.0001), as did the number treated with metformin, +/- insulin (from 1.4% to 3.2%; P<0.0001). Rates of large-for-gestational-age infants were significantly higher among pregnancies treated with insulin only (17%) or metformin (16.5%) than among pregnancies that did not receive any pharmacological treatment (12.8%). CONCLUSIONS: Our findings show increasing use of insulin and metformin in women with gestational diabetes. Rates of large-for-gestational-age infants were similar among pregnant women receiving either pharmacological treatment, and higher than among pregnant women who did not receive any pharmacological treatment. Future research should explore the long-term outcomes and safety of metformin as an alternative for treating gestational diabetes.
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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 ».