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Enregistrement W3013076265 · doi:10.4103/cjrm.cjrm_51_19

Screening for gestational diabetes in pregnancy in Northwestern Ontario

2020· article· en· W3013076265 sur OpenAlexaffvenueabout
Jenna Poirier, Ribal Kattini, Len Kelly, Sharen Madden, Brenda Voth, Joe Dooley, Brent Marazan, Ruben Hummelen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Rural Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesPregnancyObstetricsMedicineDiabetes mellitusGestationEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We estimate the screening and prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) in a primarily first nations obstetrical population in Northwestern Ontario. METHODS: The study is an 8-year retrospective analysis of all gestational glucose challenge and tolerance tests performed at the Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre (SLMHC) laboratory from 1 January, 2010 to 31 December, 2017. Test, gestational timing and completion rate of screening were recorded, and GDM prevalence was calculated on the tested population. Screening completion rates were recorded for the subset of women who delivered at SLMHC from 2014 to 2017. RESULTS: The average annual GDM prevalence was 12%, double the Ontario rate. Over the 8-year period, 513 patients were diagnosed with GDM among the 4298 patients screened. Patients were screened with the 2-step (90%) or the 1-step (10%) protocol. Screening occurred <20 weeks in 3%; 54% occurred in <28 weeks and 40% >28 weeks. Seventy percent of the tests were from remote nursing stations. The screening completion rate for women delivering at SLMHC in 2017 was 80.8%. CONCLUSION: The prevalence of GDM in Northwestern Ontario is twice the provincial rate. Most screening used the 2-step protocol; early screening was underused. Improvements in screening programming are underway and future research may match surveillance rates and results to GDM outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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