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Enregistrement W2948868125 · doi:10.2337/db19-1407-p

1407-P: Laboratory Glycemic Markers vs. Continuous Glucose Monitoring (CGM) for Prediction of Neonatal Outcomes in Type 1 Diabetes Pregnancy—An Ancillary Study of the CONCEPTT Trial

2019· article· en· W2948868125 sur OpenAlexaboutno aff
Claire L. Meek, Diana Tundidor, Helen Murphy, Jennifer M. Yamamoto, Eleanor Scott, Dong-Dong Ma, José A. Halperin, Denice S. Feig

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicMedicineNeonatal hypoglycemiaPregnancyContinuous glucose monitoringType 1 diabetesHypoglycemiaLogistic regressionNeonatal intensive care unitDiabetes mellitusGestational ageObstetricsType 2 diabetesPediatricsInternal medicineGestational diabetesGestationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 1 diabetes (T1D) in pregnancy is associated with increased neonatal morbidity, which improves with optimal glycemic control. Aim: To compare lab and CGM glucose summary measures as predictors of neonatal outcomes in T1D pregnancy. Methods: 225 CONCEPTT participants had 6-day CGM and blood analysis of glycemic markers in 1st trimester, 24 and 34 weeks (Average glucose; % time in target 63-140 mg/dl, coefficient of variation (CV)); HbA1c; glycated CD59 (gCD59); 1,5-anhydroglucitol (1,5AG); glycated albumin). Outcomes: large for gestational age (LGA), neonatal hypoglycemia (NH) and neonatal intensive care unit (NICU) admission. Statistics: Unadjusted logistic regression. Results: All glucose summary measures excluding CV predicted neonatal outcomes (Table). Glycemic control at all timepoints from 1st trimester was important for LGA, but emerged later for NH (24 and 34 weeks) and NICU (mainly 24 weeks). Both CGM time in target and average glucose and lab markers HbA1c, 1,5AG and gCD59 predicted all three outcomes studied. Time in target was the best CGM predictor. The best lab predictors were HbA1c, 1,5AG and gCD59. HbA1c was the strongest predictor of LGA and NH, but only predicted NICU admission late in pregnancy. Conclusions: In women with T1D, both CGM and lab glucose summary measures can predict neonatal outcomes from 1st trimester. Disclosure C.L. Meek: None. D. Tundidor: None. H.R. Murphy: Advisory Panel; Self; Medtronic MiniMed, Inc. J.M. Yamamoto: None. E.M. Scott: Advisory Panel; Self; Abbott. Speaker's Bureau; Self; Abbott, Eli Lilly and Company. D. Ma: None. J. Halperin: Stock/Shareholder; Self; Mellitus, LLC. D. Feig: Advisory Panel; Self; Medtronic. Speaker's Bureau; Self; Medtronic. R. Corcoy: None. Funding JDRF; Canadian Clinical Trials Network; National Institute for Health Research; European Foundation for the Study of Diabetes/Sanofi; Diabetes UK (17/0005712 to C.L.M.); Asahi Kasei Pharma Corporation; GlycoMark, Inc.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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