Treating to Target Glycaemia in Type 2 Diabetes Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».