Core outcome set for diabetes after pregnancy prevention across the life span: international Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mothers with gestational diabetes mellitus (GDM) are at high risk of future diabetes. An active area of research examines health behavior change strategies in women within 5 years of a GDM pregnancy to prevent diabetes after pregnancy. We aimed to develop a core outcome set (COS) to facilitate synthesis and comparison across trials. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Candidate outcomes were identified through systematic review and scored for importance (1-9) by healthcare professionals, researchers, and women with prior GDM through an international two-round electronic-Delphi survey. Outcomes retained required round two scores above prespecified thresholds (≥70% scoring 7-9) or expert panel endorsement when scores were indeterminate. The panel organized the COS by domain. RESULTS: 115 stakeholders participated in the survey and 56 completed both rounds. SD of scores decreased by 0.24 (95%CI 0.21 to 0.27) by round 2, signaling convergence. The final COS includes 19 domains (50 outcomes): diabetes (n=3 outcomes), other related diseases (n=3), complications in subsequent pregnancy (n=2), offspring outcomes (n=3), adiposity (n=4), cardiometabolic measures (n=5), glycemia (n=3), physical activity (n=2), diet (n=4), breast feeding (n=2), behavior change theory (n=5), diabetes-related knowledge (n=2), health literacy (n=1), social support (n=1), sleep (n=1), quality of life (n=1), program delivery (n=4), health economic evaluation (n=2), and diabetes risk screening (n=2). The seven outcomes endorsed by ≥90% were diabetes development and GDM recurrence, attending the postpartum diabetes screening and completing oral glucose tolerance testing and/or other glycemia measures, weight and total energy intake, and health behaviors in general. Among the 15 at the 80%-90% endorsement level, approximately half were specific elements related to the top 7, while the remainder related to diabetes knowledge, personal risk perception, motivation for change, program element completion, and health service use and cost. CONCLUSION: Researchers should collect and report outcomes from the breadth of domains in the COS.
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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 | 0,122 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».