Novel Biochemical Markers of Glycemia to Predict Pregnancy Outcomes in Women With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».