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Enregistrement W3035729343 · doi:10.2337/db20-1349-p

1349-P: Incidence of Diabetes in Women with Gestational Diabetes Mellitus Diagnosed by the IADPSG vs. Two-Step Criteria

2020· article· en· W3035729343 sur OpenAlexaboutno aff
BHAVADHARINI BALAJI, Stephanie H. Read, Howard Berger, Denice S. Feig, Baiju R. Shah, Lorraine L. Lipscombe

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesMedicineDiabetes mellitusBody mass indexObstetricsPregnancyIncidence (geometry)PopulationBirth weightProportional hazards modelGlucose tolerance testGynecologyGestationInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Canada, the 2-step approach for the diagnosis of gestational diabetes (GDM) continues to be used, due to uncertain treatment benefit at the lower diagnostic thresholds recommended by the International Association of Diabetes and Pregnancy Study Groups (IADPSG). GDM diagnosed by 2 step criteria is associated with an elevated risk of subsequent diabetes; however, the impact of GDM based on IADPSG criteria on future diabetes risk is unknown. Aim: To evaluate the risk of future diabetes associated with a GDM diagnosis using the 2 step and IADPSG criteria. Methods: Using Ontario population-based databases, we evaluated the incidence of diabetes in women with a live birth recorded between April 2011 and March 2014 and available prenatal glucose tolerance test records. Women were categorized according to their prenatal glucose tolerance results as no GDM, GDM based on 2-step criteria, and GDM based on IADPSG criteria (positive by IADPSG, negative by 2 step criteria). They were followed until April 2018 for a diagnosis of diabetes. Risk of diabetes associated with GDM based on each definition was compared to no GDM using a multivariable Cox proportional hazards model. Results: Of the 104,942 women included in the study, 5,371 (5.1%) had GDM by 2 step criteria and 2,436 (2.3%) had GDM based on IADPSG criteria. There were 821 (0.78%) diabetes cases over 329 771 person-years of follow-up. After adjusting for age, body-mass index, history of GDM, gestational weight gain, birth weight, income, and ethnicity, diabetes risk was significantly higher for both GDM women by 2 step criteria (HR 14.1; 95% CI 11.7-16.9) and for GDM based on IADPSG criteria alone (HR 3.1; 95% CI:2.0-4.7) compared to no GDM. Conclusion: While the relative risk of diabetes compared to normal glucose tolerance is higher for women diagnosed with GDM using the conventional 2 step criteria, GDM based on IADPSG criteria also confers a significant 3-fold increase in diabetes risk. Disclosure B. Balaji: None. S. Read: None. H. Berger: None. D. Feig: Advisory Panel; Self; Novo Nordisk A/S. Speaker’s Bureau; Self; Medtronic. B.R. Shah: None. L. Lipscombe: None.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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