194-OR: Impaired Awareness of Hypoglycemia and Maternal/Neonatal Outcomes in the CONCEPTT Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with diabetes and impaired awareness of hypoglycemia (IAH) are at increased risk of severe hypoglycemia (SH). IAH is increased during pregnancy. To date, maternal and neonatal outcomes of pregnant women with hypoglycemia unawareness or SH has not been well described. Aim: To examine maternal and neonatal outcomes in women with IAH compared to women with normal awareness of hypoglycemia (NAH). Methods: We included 214 pregnant women with type 1 diabetes who participated in the CONCEPTT trial. Participants completed Hypoglycemia Fear Surveys (HFS-II) at baseline and study completion. Post-hoc analysis of data was conducted using logical regression analysis to estimate the odds of occurrence of events by IAH versus NAH. The role of continuous glucose monitoring (CGM) use on outcomes was also examined. Results: Overall, 30% of participants reported IAH (n=64). Women with IAH had more episodes of SH during pregnancy (mean 0.44 vs. 0.08, p<0.001). Women with IAH scored significantly higher on the HFS-II worry scale (25.9 vs. 20.1, p 0.0036), indicating more fear of hypoglycemia at baseline. They also spent more time below range (<63 mg/dl) at 12 weeks gestation. Higher overall HFS-II scores were associated with a higher risk of maternal SH episodes (RR 1.78, 95% CI 1.39-2.27) and a lower incidence of neonatal hypoglycemia (OR 0.597, 95% CI 0.385-0.893). There were no other differences in obstetric/neonatal outcomes between women with IAH and NAH. Higher HFS-II scores were associated with more diabetes-related complications, such as nephropathy (OR 1.907, 95% CI 1.06-3.4), independent of duration of diabetes. Finally, CGM did not affect incidence of SH (RR 0.54, 95% CI 0.12 - 2.16). Conclusion: In pregnant women with type 1 diabetes, IAH is associated with more maternal SH episodes and more fear of hypoglycemia. Fear of hypoglycemia was associated with reduced neonatal hypoglycemia as well as more maternal diabetes-related complications. Disclosure J. Bahrami: None. G. Tomlinson: None. H.R. Murphy: Advisory Panel; Self; Medtronic. D. Feig: Advisory Panel; Self; Novo Nordisk A/S. Speaker’s Bureau; Self; Medtronic. Funding JDRF; Canadian Clinical Trial Network
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».