Performance of guidelines for the screening and diagnosis of gestational diabetes mellitus during the COVID-19 pandemic: A scoping review of the guidelines and diagnostic studies evaluating the recommended testing strategies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The COVID-19 pandemic has necessitated less resource-intensive testing guidelines to identify gestational diabetes mellitus (GDM). We performed a scoping review of the international evidence reporting the ability of diagnostic tests recommended during the pandemic to accurately identify patients with GDM, compared to pre-pandemic reference standards, and associated test and clinical outcomes. METHODS: June 2021. RESULTS: 145 unique citations were returned; after screening according to pre-specified inclusion criteria by title and abstract and then full text, 13 studies involving 40,836 pregnant people and an additional 52,884 instances of OGTT were included. Thresholds defined in the Australian pandemic guideline appear adequate to identify most GDM cases; false negative cases appeared at lower risk of hyperglycaemia-in-pregnancy(HIP)-related events. For UK and Canadian guidelines, a larger proportion would be misdiagnosed as non-GDM; these false negative cases had broadly equivalent HIP-related event rates as true positives. CONCLUSIONS: The OGTT remains the most effective test to identify abnormal glucose processing in pregnancy, supporting the prompt return to standard guidelines post-pandemic. Cohort studies investigating the impact of the change in guidelines on GDM pregnancies and associated outcomes are needed.
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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 | 0,030 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».