A Pilot Randomized-Controlled Trial on the Effect of CPAP Treatment on Glycemic Control in Gestational Diabetes: Study Design and Methods
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gestational diabetes (GDM) is associated with adverse short- and long-term maternal and fetal outcomes. Observational data support a link between sleep-disordered breathing (SDB) during pregnancy and GDM. However, it is unknown whether treatment of SDB with continuous positive airway pressure (CPAP) improves glucose control in this patient population. In addition, CPAP adherence and feasibility as a treatment option in pregnancy is unknown. This pilot randomized, controlled trial aims to primarily determine the feasibility of CPAP treatment in pregnant women with SDB and GDM. This study is also investigating the effect of SDB treatment on 24-hour glucose profiles as an exploratory outcome. Objectives: To describe the study methodology in this ongoing study of pregnant women with GDM and SDB. Patients and Methods: Pregnant women with GDM and SDB defined by apnea-hypopnea index (AHI) ≥10 (Chicago Scoring Criteria) on level 2 polysomnography are randomized to either auto titrating CPAP (experimental group) or a nasal dilator strip (control group) until delivery. The primary outcome, objectively-assessed adherence to CPAP, is measured over the course of the treatment period using device-specific software. Recruitment and retention rates will be calculated to assess the feasibility for planning future trials. Twenty-four hour glucose profiles are measured over a 72-h period using the continuous glucose monitoring system, before and after the intervention. Conclusion: The results of this study will be highly informative to determine whether CPAP is a feasible treatment for pregnant women with GDM and SDB, a specialized population at risk for substantial comorbidity. The trial results will ultimately be useful in planning future SDB treatment trials in pregnancy and GDM.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».