Continuous Glucose Monitoring Time-in-Range and HbA <sub>1c</sub> Targets in Pregnant Women with Type 1 Diabetes
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
The CONCEPTT trial compared real-time Continuous Glucose Monitoring (RT-CGM) to capillary glucose monitoring in pregnant women with type 1 diabetes. We analyzed CGM and glycated hemoglobin (HbA 1c ) measures in first ( n = 221), second ( n = 197), and third ( n = 172) trimesters, aiming to examine target glucose attainment and associations with pregnancy outcomes. CGM targets were Time-in-range (TIR) > 70%, Time-above-range (TAR) <25%, and Time-below-range (TBR) < 4%, and HbA 1c targets < 6.5% (National Institute for Health and Care Excellence [NICE]) and HbA 1c < 6.0% in second and third trimesters (American Diabetes Association [ADA]). TIR/TAR/TBR targets were achieved by 7.7/14.5/30.3% participants in first, 10.2/14.2/52.8% in second, and 35.5/37.2/52.9% in third trimesters. CGM target attainment was low but increased during pregnancy and with RT-CGM use. In the adjusted analyses, achieving TBR target was associated with a higher risk of pre-eclampsia and neonatal hypoglycemia. ADA HbA 1c target attainment was low and unchanged during pregnancy (23.5/27.9/23.8%) but increased with RT-CGM use. In the adjusted analyses, HbA 1c target attainment was associated with a lower risk of preterm birth, large-for-gestational age and neonatal hypoglycemia. We conclude that CONCEPTT trial participants had a low rate of CGM and of HbA 1c target attainment. Attainment of CGM and NICE HbA 1c targets increased throughout gestation and all targets (both NICE/ADA HbA 1c and CGM) were more likely to be achieved by RT-CGM users, at 34 weeks' gestation. ADA HbA 1c target achievement was independently associated with better perinatal outcomes, while the independent association of TBR target achievement with increased risk warrants further study. ClinicalTrials.gov Registration Identifier NCT01788527.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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