Undiagnosed type 2 diabetes during pregnancy is associated with increased perinatal mortality: a large population‐based cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare perinatal outcomes in women with undiagnosed diabetes with gestational diabetes alone, pre-existing diabetes and women without diabetes, and to identify risk factors which distinguish them from women with gestational diabetes alone. METHODS: This population-based cohort study included administrative data on all women who gave birth in Ontario, Canada, during 2002-2015. Maternal/neonatal outcomes were compared across groups using logistic regression, adjusting for confounders. A nested case control study compared women with undiagnosed type 2 diabetes with women with gestational diabetes alone to determine risk factors that would help identify these women. RESULTS: compared with gestational diabetes alone. Infants had a higher risk of perinatal mortality (OR 2.3 [1.6-3.4]), preterm birth (OR 2.6 [2.3-2.9]), congenital anomalies (OR 2.1 [1.7-2.5]), neonatal intensive care unit admission (OR 3.1 [2.8-3.5]) and neonatal hypoglycaemia (OR 406.0 [357-461]), which were similar to women with pre-existing diabetes. The strongest predictive risk factors included early gestational diabetes diagnosis, previous gestational diabetes and chronic hypertension. CONCLUSIONS: Women diagnosed with gestational diabetes who develop diabetes within 1 year postpartum are at higher risk of adverse pregnancy outcomes, including perinatal mortality. This highlights the need for earlier diagnosis, preferably pre-pregnancy, and more aggressive treatment and surveillance of suspected type 2 diabetes during pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».