The screening performance of glucose challenge test for gestational diabetes in twin pregnancies: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The screening accuracy of the 50 g-glucose challenge test (50 g-GCT) for gestational diabetes (GDM) has been described in singleton pregnancies. Given the physiologic differences and greater increase in insulin resistance in twin compared with singleton pregnancies, the performance of the 50 g-GCT in twin pregnancies may differ. OBJECTIVES: To perform a systematic review on the screening performance of the 50 g-GCT for gestational diabetes in twin pregnancies. DATA SOURCES: Ovid Medline, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL). STUDY ELIGIBILITY CRITERIA, PARTICIPANTS, AND INTERVENTIONS: We included randomized controlled trials or cohort studies that evaluated the screening accuracy of the 50 g-GCT for GDM in twin pregnancies using the two-step approach. The primary outcome was the positive predictive value of the 50 g-GCT for GDM using the 140 mg/dL (7.8 mmol/L) threshold. STUDY APPRAISAL AND SYNTHESIS METHODS: Methodological quality of included studies was assessed using the QUADAS-2 tool. The positive predictive value (PPV) was pooled for studies that used similar test characteristics. RESULTS: =34.1%). The 50-g GCT screen positive rate in twin pregnancies was higher than that in singleton pregnancies. None of the studies performed routine OGTT. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS OF KEY FINDINGS: The PPV of 50 g-GCT for GDM in twin pregnancies when using a threshold of 140 mg/dL (7.8 mmol/L) is approximately 23%. There is currently no data on the sensitivity and specificity of the 50 g-GCT in twins.
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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 | 0,019 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».