Lack of uniformity in screening, diagnosis and management of gestational diabetes mellitus among health practitioners across major cities of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine knowledge, attitude and practice (KAP) regarding management of Gestational Diabetes Mellitus (GDM) among Health Care Providers in major cities of Pakistan. METHODS: A knowledge, attitude and practice (KAP) questionnaire based study was conducted in major cities in Pakistan from health care providers in public and private hospitals and clinics. Questionnaires were provided to the health care providers regarding screening, diagnosis and management of patients with GDM. Data analysis was done using IBM SPSS 20. RESULTS: A total of 210 doctors took part in the study. 55 (26%) reported using fasting blood glucose as screening test for GDM whereas 129(61.4%) respondents used Oral Glucose Tolerance based WHO criteria for diagnosing GDM. Thirty six (17%) and 98(46.7%) doctors referred their patients to Gynecologists. For treating GDM, 64(30.5%) doctors prescribed insulin (NPH/Regular, 70/30 Mix). 112 (53.5) doctors used combination of capillary glucose by glucometer and plasma blood glucose tests for monitoring of glycemic control of patients with GDM. CONCLUSION: There is lack of agreed screening tests and criteria for diagnosis and management of GDM patients. Doctors need to be educated to follow evidence based diagnostic and management guidelines so that GDM patients can be effectively managed. Recently released South Asian Federation Societies and Pakistan Endocrine Society guidelines could be much needed consensus guidelines for doctors to apply in their daily practice to improve GDM diagnosis and treatment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».