1432-P: Local Glucose Source for Gestational Diabetes Screening in Resource-Limited Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: In resource-limited settings, screening for gestational diabetes (GDM) is not routine. Standard commercial glucose preparations are often not available. Objectives: To test a locally accessible, cheaper alternative glucose source (AGS) for GDM screening in Haiti. Methods: Double cross-over trial of 138 pregnant women 24-28 weeks gestational age. Two one-step 75g oral glucose tolerance tests (oGTT) with capillary blood glucose (CBG) obtained at 0, 1 and 2h were performed 3-5 days apart with the standard glucose drink Glucola and with AGS. Each participant served as her own control. Logistic and linear regression were used to assess AGS-CBG as a predictor of GDM and of Glucola-CBG, respectively. Tolerance of AGS was surveyed. Results: Fourteen women (10%) had GDM, and 5, 2, and 7 were diagnosed based on Glucola-CBG of >92, >180, and >163 mg/dl at 0, 1 and 2h, respectively. At 1 and 2h, mean AGS-CBG vs. Glucola-CBG was 107 vs. 126 (p<.0001) and 89 vs. 113 mg/dl (p<.0001), respectively, and they were positively correlated (r=0.65 and r=0.68, p≤0001). The 1h AGS-CBG had an area under the curve of 0.82 (p=0.0002) to predict GDM. A cut-off of ≥120 mg/dl had a sensitivity, specificity, positive and negative predictive value of 100%, 78%, 25% and 100% to predict GDM not diagnosed by a fasting CBG. Conclusion: Using a fasting CBG of >92 mg/dL and a 1h post-AGS CBG of ≥120 mg/dL, AGS can determine the need for a Glucola-based oGTT, avoiding 3 out of 4 Glucola based tests. Women prefer AGS over Glucola. Disclosure L. Ronciere: None. B. Coriolan: None. R. Destine: None. C. Belanger-Bishinga: None. I. Malhame: None. J.E. von Oettingen: None. Funding McGill University
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».