MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210593309 · doi:10.2174/1573399818666220201111200

Treating to Target Glycaemia in Type 2 Diabetes Pregnancy

2022· review· en· W4210593309 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Yamamoto, Helen Murphy

Notice bibliographique

RevueCurrent Diabetes Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesPregnancyDiabetes mellitusInternal medicineObstetricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing awareness that in those who develop early-onset (18-39 years) adult type 2 diabetes, an increase in insulin resistance, deterioration in beta-cell, and clustering of cardiovascular risk factors are particularly pronounced. Pregnant women with type 2 diabetes have additional risk factors for serious adverse pregnancy outcomes as well as added barriers regarding healthcare access before, during, and after pregnancy. Compared to pregnant women with type 1 diabetes, those with type 2 diabetes are older, have higher body mass index (BMI), with more metabolic comorbidities and concomitant medications, are more likely to belong to minority ethnic groups, and live in the highest areas of socio-economic deprivation. Approximately, one in seven pregnant women with type 2 diabetes (median age 34 years) are taking ACE-inhibitors, statins (13%), and/or other potentially harmful diabetes therapies (7%). Fewer than one in four are taking a high dose of folic acid before pregnancy, which may suggest that planning for pregnancy is not a priority for women themselves, their healthcare professionals, or the healthcare system. Knowledge of the epidemiology, pathophysiology, and unique management considerations of early-onset type 2 diabetes is essential to providing evidence-based care to pregnant women with type 2 diabetes. This narrative review will discuss contemporary data regarding type 2 diabetes pregnancy outcomes and the increasing recognition that different types of diabetes may require different treatment strategies before, during, and after pregnancy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Diabetes ReviewsMême sujetDiabetes Management and ResearchTravaux en français237 207