A meta-analysis of the prevalence of gestational diabetes in patients diagnosed with obstetrical cholestasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gestational diabetes and obstetrical cholestasis are common clinical conditions seen in clinical practice. There is evidence suggesting a coexisting relationship that could have a potential clinical implication related to stillbirth outcomes. OBJECTIVE: This study aimed to determine the prevalence of gestational diabetes in women with obstetrical cholestasis. STUDY DESIGN: A predefined protocol with a literature search was used to obtain all possible articles. A systematic review and meta-analysis of observational studies with quantifiable data published since 2010 were performed. Articles were evaluated and included in the study with specified criteria for the risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed using Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology specifications to determine the prevalence of gestational diabetes in women with obstetrical cholestasis. RESULTS: A total of 16,748 patients with obstetrical cholestasis from 21 studies were included. The prevalence of gestational diabetes in women with obstetrical cholestasis was 13.9% (20 studies analyzed). Gestational diabetes was more common in women with obstetrical cholestasis than in women without obstetrical cholestasis (odds ratio, 2.129; 95% confidence interval, 1.697-2.670;10 studies). Gestational diabetes is twice more common in women with severe cholestasis than in women with mild cholestasis (odds ratio, 2.168; 95% confidence interval, 1.429-3.289; 4 studies). CONCLUSION: There is an increase in the prevalence of gestational diabetes among women diagnosed with obstetrical cholestasis. Compared with women with mild cholestasis, the increased risk of gestational diabetes in women with severe cholestatis is more than doubled. This suggests that the 2 conditions may have some biological similarities that affect clinical outcomes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».