Diabetes after pregnancy: a study protocol for the derivation and validation of a risk prediction model for 5-year risk of diabetes following pregnancy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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’s R 2 ), 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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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 | 0,002 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle