Diabetes after pregnancy prevention trials: Systematic review for core outcome set development
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes prevention intervention studies in women with previous gestational diabetes have increased, but no consensus exists on core outcomes to support comparisons and synthesis of findings. We aimed to systematically catalogue outcomes in diabetes after pregnancy prevention interventions with the goal of developing a core outcome set. Embase, Medline, Cochrane Library, Cochrane Pregnancy and Childbirth Trials Register, and CINAHL were searched from inception to October 2017. Post-partum lifestyle and diabetes screening intervention studies in women with previous gestational diabetes and/or their families were eligible. No limits were placed on intervention type, duration, or location. Two authors independently screened and performed data extraction on outcomes, measurement tools, and relevant study characteristics. We analysed data from 38 studies (29 randomised controlled trials and 9 pre-post intervention evaluations) comprising 12,509 participants. Most publications (80%) occurred between the years 2012 and 2017. Among 172 outcomes, we identified 36 outcome groups and classified them under three domains: health status (body weight, body composition, diabetes risk, cardiometabolic risk, diabetes development, mental health, pregnancy outcomes, and fitness), health behaviours (dietary, physical activity, diabetes screening, behaviour change, and breastfeeding), and intervention processes (implementation). The health status domain contained the most commonly reported outcomes, but measurement tools were very heterogeneous. Despite the recent explosion in diabetes after pregnancy prevention studies, large variation in outcomes and measurement methods exists. Research is needed to define a core outcome set to standardise diabetes after pregnancy prevention interventions. The core outcome set should engage a wide group of stakeholders to identify impactful indicators for future trials.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».