Diabetes after pregnancy: a study protocol for the derivation and validation of a risk prediction model for 5-year risk of diabetes following pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pregnancy offers a unique opportunity to identify women at higher future risk of type 2 diabetes mellitus (DM). In pregnancy, a woman has greater engagement with the healthcare system, and certain conditions are more apt to manifest, such as gestational DM (GDM) that are important markers for future DM risk. This study protocol describes the development and validation of a risk prediction model (RPM) for estimating a woman’s 5-year risk of developing type 2 DM after pregnancy. Methods Data will be obtained from existing Ontario population-based administrative datasets. The derivation cohort will consist of all women who gave birth in Ontario, Canada between April 2006 and March 2014. Pre-specified predictors will include socio-demographic factors (age at delivery, ethnicity), maternal clinical factors (e.g., body mass index), pregnancy-related events (gestational DM, hypertensive disorders of pregnancy), and newborn factors (birthweight percentile). Incident type 2 DM will be identified by linkage to the Ontario Diabetes Database. Weibull accelerated failure time models will be developed to predict 5-year risk of type 2 DM. Measures of predictive accuracy (Nagelkerke’sR2), discrimination (C-statistics), and calibration plots will be generated. Internal validation will be conducted using a bootstrapping approach in 500 samples with replacement, and an optimism-corrected C-statistic will be calculated. External validation of the RPM will be conducted by applying the model in a large population-based pregnancy cohort in Alberta, and estimating the above measures of model performance. The model will be re-calibrated by adjusting baseline hazards and coefficients where appropriate. Discussion The derived RPM may help identify women at high risk of developing DM in a 5-year period after pregnancy, thus facilitate lifestyle changes for women at higher risk, as well as more frequent screening for type 2 DM after pregnancy.
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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 | 0,050 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,009 |
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 ».