One step versus two step approach for gestational diabetes screening: systematic review and meta-analysis of the randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To compare both the prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) as well as maternal and neonatal outcomes by either the one-step or the two-step approaches. MATERIAL AND METHODS: Electronic databases were searched from their inception until June 2017. We included all randomized controlled trials (RCTs) comparing the one-step with the two-step approaches for the screening and diagnosis of GDM. The primary outcome was the incidence of GDM. RESULTS: Three RCTs (n = 2333 participants) were included in the meta-analysis. 910 were randomized to the one step approach (75 g, 2 hrs), and 1423 to the two step approach. No significant difference in the incidence of GDM was found comparing the one step versus the two step approaches (8.4 versus 4.3%; relative risk (RR) 1.64, 95%CI 0.77-3.48). Women screened with the one step approach had a significantly lower risk of preterm birth (PTB) (3.7 versus 7.6%; RR 0.49, 95%CI 0.27-0.88), cesarean delivery (16.3 versus 22.0%; RR 0.74, 95%CI 0.56-0.99), macrosomia (2.9 versus 6.9%; RR 0.43, 95%CI 0.22-0.82), neonatal hypoglycemia (1.7 versus 4.5%; RR 0.38, 95%CI 0.16-0.90), and admission to neonatal intensive care unit (NICU) (4.4 versus 9.0%; RR 0.49, 95%CI 0.29-0.84), compared to those randomized to screening with the two step approach. CONCLUSIONS: The one and the two step approaches were not associated with a significant difference in the incidence of GDM. However, the one step approach was associated with better maternal and perinatal outcomes.
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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 | 0,021 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».