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Enregistrement W3021698633 · doi:10.1210/jendso/bvaa046.1500

SUN-636 Gaps in Quality of Delivery of Post-Partum Care in Preconception Counselling for Pregnant Women with Pre-Existing Diabetes at a Large Academic Tertiary Centre

2020· article· en· W3021698633 sur OpenAlexaffabout
Minan Abbas, Denice S. Feig, Geetha Mukerji

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsDiabetes mellitusAuditType 2 diabetesPopulationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: Women with pre-existing diabetes are at increased risk of serious adverse pregnancy outcomes compared with the general maternity population including congenital anomaly, stillbirth and neonatal death. The 2018 Diabetes Canada Clinical Practice Guidelines (DC CPG) on Diabetes in Pregnancy recommend that women with pre-existing diabetes are provided with postpartum and preconception counseling by their diabetes healthcare team, as this is associated with improved maternal and fetal outcomes. OBJECTIVE: To evaluate the quality of physican counselling of post-partum management and pre conception advice for women with pre-existing diabetes who receive their intrapartum care at Mount Sinai Hospital Diabetes in Pregnancy Clinic in Toronto Ontario. METHODS: Eligible patients were pregnant women with pre-existing Type 1 and Type 2 diabetes who were followed in pregnancy until their 6 weeks postpartum clinic visit. Consecutive baseline chart review of patients between June 2018 - June 2019 was performed to audit documentation of physician counselling of DC CPG recommendations at the 6 week post-partum visit. Key components of the recommendations included: 1) targeting an HbA1c of <7% pre-pregnancy, 2) folic acid supplementation and neural tube defect prevention, 3) weight management and optimization of BMI, 4) contraceptive measures and family planning, 5) information regarding outcomes and risks for mother and baby 6) yearly retinal exam. RESULTS: Results of our chart review found that 42% (n=50) of women with pre-existing diabetes who received their intrapartum care at our clinic returned for their 6 week postpartum visit between June 2018-June 2019. Audit of the 6 week post-partum clinic note found that less than 20% of women had physician documentation of counselling on two or more key components of the DC CPG recommendations (1-6). CONCLUSION: There is a large gap in women attending postpartum appointments and there are significant gaps in physician documentation of counselling among women with pre-existing diabetes. Further analysis will be conducted in order to determine if there is a patient knowledge gap regarding counselling recommendations and a quality improvement project will be undertaken to close this gap.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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