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Enregistrement W3165899071 · doi:10.1155/2021/5544599

The Relationship between Fetal Abdominal Wall Thickness and Intrapartum Complications amongst Mothers with Pregestational Type 2 Diabetes

2021· article· en· W3165899071 sur OpenAlexafffundabout
E.P. Isabey, Christy Pylypjuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesChildren's Hospital Research Institute of ManitobaManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésMedicineObstetricsFetusAbdominal wallType 2 diabetesPregnancyDiabetes mellitusEndocrinologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. To evaluate the utility of fetal abdominal wall thickness (AWT) for predicting intrapartum complications amongst mothers with pregestational type 2 diabetes. Methods. This was a historical cohort study of pregnant mothers with pregestational type 2 diabetes delivering at a Canadian tertiary-care center between January 1, 2014, and December 31, 2018. Delivery records were reviewed to collect information about demographics and peripartum complications. Stored fetal ultrasound images from 36 weeks’ gestation were reviewed to collect fetal biometry and postprocessing measurement of AWT performed in a standardized fashion by 2 blinded and independent observers. The relationship between fetal AWT was then correlated with risk of intrapartum complications including emergency Caesarean section (CS) and shoulder dystocia. Results. 216 pregnant women with type 2 diabetes had planned vaginal deliveries and were eligible for inclusion. Mean maternal age was 31.3 years, and almost all were overweight or obese at the time of delivery (96.8%). Overall, the incidence of shoulder dystocia and emergency intrapartum CS was 7.4% and 17.6%, respectively. There was no difference in mean fetal AWT between those having a spontaneous vaginal delivery (8.2 mm (95% CI 7.9-8.5)) and those needing emergency intrapartum CS (8.1 mm (95% CI 7.4-8.8); <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.71</a:mn> </a:math> ) or shoulder dystocia (8.7 mm (95% CI 7.9-9.5); <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>p</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.23</c:mn> </c:math> ). There was strong interobserver correlation of AWT measurements ( <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>r</e:mi> <e:mo>=</e:mo> <e:mn>0.838</e:mn> </e:math> ; <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>p</g:mi> <g:mo>&lt;</g:mo> <g:mn>0.00001</g:mn> </g:math> ). The strongest association with intrapartum complications was birthweight ( <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>p</i:mi> <i:mo>=</i:mo> <i:mn>0.003</i:mn> </i:math> ): with <k:math xmlns:k="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <k:mtext>birthweight</k:mtext> <k:mo>&gt;</k:mo> <k:mn>4000</k:mn> </k:math> grams, the relative risk of shoulder dystocia or CS is 2.75 (95% CI 1.74-4.36; <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <m:mi>p</m:mi> <m:mo>&lt;</m:mo> <m:mn>0.001</m:mn> </m:math> ). Conclusions. There was no obvious benefit of AWT measurement at 36 weeks for predicting shoulder dystocia or intrapartum CS amongst women with type 2 diabetes in our population. The strongest predictor of intrapartum complications remained birthweight, and so studies for improving estimation of fetal weight and evaluating the role of intrapartum ultrasound for predicting risk of delivery complications are still needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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