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Enregistrement W2919439817 · doi:10.1136/bmjebm-2018-111070.76

76 Widening disease definitions in gestational diabetes: an evaluation of changing guidelines

2018· article· en· W2919439817 sur OpenAlexaff
Christiana Naaktgeboren, Jenny Doust, Paul Glasziou, Julia Lowe, Mariska Leeflang

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesOverdiagnosisChecklistGuidelineMedicinePopulationFamily medicineDiseaseTerminologyPediatricsPregnancyPsychologyGestationEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objectives</h3> The incidence of gestational diabetes mellitus (GDM) is rapidly increasing worldwide, raising a concern of overdiagnosis. While population trends such as obesity, increased age at motherhood, and ethnic changes play a role in this increase, another major cause is the widening of the diagnostic criteria. The primary aim of this study is to evaluate what factors were taken into consideration when new diagnostic criteria for GDM were made. The Guidelines International Network (G-I-N) Preventing Overdiagnosis workgroup recently developed guidance for modifying the definition of disease, including a checklist for items to consider when widening disease definitions.<sup>1</sup> The secondary aim of this study was to pilot the use of this G-I-N checklist. <h3>Method</h3> Documents in which currently used criteria for gestational diabetes were proposed were the focus of this study. Changes to thresholds, timing of testing, and the combination of abnormal test results required were considered changes to definitions, but changes to screening strategies were considered outside the scope. These definition documents were found by backward reference searching from 5 recent reviews of gestational diabetes and through searching of websites of professional and guideline organizations. Documents containing new definitions were assessed against the 8-item G-I-N checklist to evaluate what domains were considered when proposing a new disease definition. <h3>Results</h3> We identified 14 documents which proposed modifying the diagnosis of GDM. Four types of definitions were observed: a percentile definition similar to laboratory reference ranges (n=4); harmonization with type two diabetes mellitus (n=6); a risk-based assessment examining the risk of maternal and fetal adverse outcomes (n=3); and one informed by a health technology assessment (n=1). None of the 14 documents considered all 8 criteria in the G-I-N checklist. All described the new definition in detail and all but one described the trigger. None estimated the impact on the prevalence of GDM. The prognostic ability of the definitions was only assessed by risk-based criteria (n=3) and little attention was given to accuracy, repeatability, or reproducibility (n=2). Potential benefits were mentioned by half (n=7) and harms by fewer (n=4). The balance between harms and benefits was only discussed by 3. <h3>Conclusions</h3> Our analysis of the changes to criteria for GDM reveals a complex history of definitions stemming from 4 conceptual bases. There appears to be a paucity of primary research data used in the development of definitions for GDM. While harms and benefits of changing the definition were sometimes mentioned, there was no explicit consideration or quantification of the benefits versus harms, making thresholds chosen appear arbitrary. Given the impact of seemingly modest changes to disease definitions have on the incidence of disease, we consider definitional changes to be a substantial task for guidelines, one that requires a separate panel. Such panels should use G-I-N’s published 8-item checklist of elements to consider when modifying definitions. For key items, rapid systematic reviews should be considered. Finally, panels could be more cautious in applying dichotomous disease labels and instead use a stratified terminology that reflects a spectrum of risk. <h3>REFERENCE</h3> 1. Doust J, Vandvik PO, Qaseem A, et al. Guidance for modifying the definition of diseases a checklist. <i>JAMA Intern Med</i> 2017;<b>177</b>(7):1020–1025. doi:10.1001/jamainternmed.2017.1302

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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