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Enregistrement W3122441823 · doi:10.2337/dc20-2360

Novel Biochemical Markers of Glycemia to Predict Pregnancy Outcomes in Women With Type 1 Diabetes

2021· article· en· W3122441823 sur OpenAlexafffund
Claire L. Meek, Diana Tundidor, Denice S. Feig, Jennifer M. Yamamoto, Eleanor Scott, Dong-Dong Ma, José A. Halperin, Rosa Corcoy

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSinai Health SystemUniversity of CalgaryMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNovo Nordisk FondenJuvenile Diabetes Research Foundation CanadaEuropean Foundation for the Study of DiabetesDiabetes UKNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePregnancyType 1 diabetesFructosamineType 2 diabetesObstetricsNeonatal hypoglycemiaGestational diabetesDiabetes mellitusReceiver operating characteristicGestationHypoglycemiaNeonatal intensive care unitPreeclampsiaInternal medicineEndocrinologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE The optimal method of monitoring glycemia in pregnant women with type 1 diabetes remains controversial. This study aimed to assess the predictive performance of HbA1c, continuous glucose monitoring (CGM) metrics, and alternative biochemical markers of glycemia to predict obstetric and neonatal outcomes. RESEARCH DESIGN AND METHODS One hundred fifty-seven women from the Continuous Glucose Monitoring in Women With Type 1 Diabetes in Pregnancy Trial (CONCEPTT) were included in this prespecified secondary analysis. HbA1c, CGM data, and alternative biochemical markers (glycated CD59, 1,5-anhydroglucitol, fructosamine, glycated albumin) were compared at ∼12, 24, and 34 weeks’ gestation using logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curves to predict pregnancy complications (preeclampsia, preterm delivery, large for gestational age, neonatal hypoglycemia, admission to neonatal intensive care unit). RESULTS HbA1c, CGM metrics, and alternative laboratory markers were all significantly associated with obstetric and neonatal outcomes at 24 weeks’ gestation. More outcomes were associated with CGM metrics during the first trimester and with laboratory markers (area under the ROC curve generally <0.7) during the third trimester. Time in range (TIR) (63–140 mg/dL [3.5–7.8 mmol/L]) and time above range (TAR) (>140 mg/dL [>7.8 mmol/L]) were the most consistently predictive CGM metrics. HbA1c was also a consistent predictor of suboptimal pregnancy outcomes. Some alternative laboratory markers showed promise, but overall, they had lower predictive ability than HbA1c. CONCLUSIONS HbA1c is still an important biomarker for obstetric and neonatal outcomes in type 1 diabetes pregnancy. Alternative biochemical markers of glycemia and other CGM metrics did not substantially increase the prediction of pregnancy outcomes compared with widely available HbA1c and increasingly available CGM metrics (TIR and TAR).

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)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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