Notice bibliographique
Résumé
Technology is increasingly proving beneficial in helping patients with diabetes achieve better glycemic control with less hypoglycemia. However, there are little data during pregnancy. Old randomized trials using insulin pump during pregnancy have not shown improvements in glycemic control, while more recent cohort studies obtained variable results with either similar or worse glycemic control and neonatal outcomes. Considering these still unsatisfactory results, many expectations have been raised by the introduction of continuous glucose monitoring (CGM). “Professional” CGM has proved valuable as an investigational tool, giving deeper insight into glucose pathophysiology and effects of diabetes in perinatal outcomes, but its routine clinical application was predominantly disappointing on pregnancy outcome. More recently, real-time CGM (RTCGM) seems to offer the most interesting prospects. While an earlier trial using intermittent RTCGM was not very encouraging, the CONCEPTT study, a multicenter, randomized trial of continuous use of CGM showed improved glycemic control and neonatal outcomes. Preliminary data from closed-loop studies in pregnancy show improved nocturnal time in target and less hypoglycemia. Daytime time in target with postprandial highs remain a challenge. Further large randomized trials in pregnancy with hybrid closed-loop systems are needed to show safety and efficacy in the broader pregnant population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».