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Enregistrement W2949025959 · doi:10.2337/db19-1415-p

1415-P: Gestational Diabetes Mellitus after Delivery: The Need for Continued Vigilance

2019· article· en· W2949025959 sur OpenAlexaboutno aff
Padma Kaul, Anamaria Savu, Linn E. Moore, Roseanne O. Yeung, Edmond A. Ryan

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesDiabetes mellitusObstetricsPopulationPregnancyCohortGuidelineGestational hypertensionGynecologyPediatricsGestationInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite guideline recommendations, there are currently limited data on the extent and yield of repeat postpartum glucose testing of women with gestational diabetes mellitus (GDM). Accordingly, we examined these issues in a large population-based cohort of women in Alberta, Canada, who gave birth between 10/01/2008-06/30/2013, were diagnosed with GDM, and followed-up until 12/31/2015 (n=10520). The study population included the 4625 (44%) women who underwent glucose testing within 6 months (m) after delivery. Laboratory data were used to identify rates of repeat testing between 6-18 m postpartum. Diabetes Canada thresholds were used to identify women who converted to diabetes mellitus (DM). A total of 211 (4.6%) women had overt DM, i.e., DM within 6 m of delivery. Among 4414 women with GDM who had a normal glucose test within 6 m, 1656 (37.5%) underwent repeat testing between 6-18 m. Of these, 77 (4.6%) were diagnosed with DM. This latter group was older, more likely multiparous, had higher rates of gestational hypertension and C-section, more likely to have been on insulin therapy during pregnancy, and had the highest rates of large for gestational age (LGA) babies (Table). While early postpartum glucose screening is likely to identify women with overt diabetes, continued monitoring, despite initial normal screens, is necessary to ensure early detection of DM and other chronic disease in women with GDM. Disclosure P. Kaul: None. A. Savu: None. L.E. Moore: None. R.O. Yeung: Advisory Panel; Self; Sanofi. Consultant; Self; Novo Nordisk Inc. Research Support; Self; AstraZeneca. Speaker's Bureau; Self; Novo Nordisk Inc., Sanofi. E.A. Ryan: None. Funding Canadian Institutes of Health Research

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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