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Enregistrement W3037140441 · doi:10.4103/cjrm.cjrm_71_19

Demographics, prevalence and outcomes of diabetes in pregnancy in NW Ontario

2020· article· en· W3037140441 sur OpenAlexaffvenueabout
Len Kelly, Ruben Hummelen, Ribal Kattini, Jenna Poirier, Sharen Madden, Holly Ockenden, Joseph Dooley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Rural Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyGestational diabetesObstetricsParity (physics)Diabetes mellitusDiabetes in pregnancyDemographicsRelative riskConfidence intervalGynecologyRetrospective cohort studyFetal macrosomiaGestationDemographyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Diabetes in pregnancy confers increased risk. This study examines the prevalence and birth outcomes of diabetes in pregnancy at the Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre (SLMHC) and other small Ontario hospitals. METHODS: This was a retrospective study of maternal profile: age, parity, comorbidities, mode of delivery, neonatal birth weight, APGARS and complications. Data were compared to other Ontario hospitals offering an equivalent level of obstetrical services. RESULTS: Type 2 diabetes mellitus in pregnancy is far more prevalent in mothers who deliver at SLMHC (relative risk [RR]: 20.9, 95% confidence interval [CI]: 16.0-27.2); the rates of gestational diabetes (GDM) are double (RR: 2.0, 95% CI: 1.7-2.3). SLMHC mothers with diabetes were on average 5 years younger and of greater parity with increased substance use. Neonates largely had equivalent outcomes except for increased macrosomia, neonatal hypoglycaemia and hyperbilirubinaemia in GDM pregnancies. CONCLUSION: Patients with diabetes in pregnancy at SLMHC differ substantially from mothers delivering at Ontario hospitals with a comparable level of service. Programming and resources must meet the service needs of these patients.

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)0,001
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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