Prediction of insulin therapy in women with gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify antenatal risk factors that may predict the need for insulin treatment upon diagnosis of gestational diabetes (GDM), that is, to identify the specific characteristics of women diagnosed with GDM who did not achieve good glycemic control through lifestyle modifications. METHODS: We performed a comprehensive literature search in PubMed, Science Direct, Ebsco, and Scielo for studies evaluating the associations between antenatal factors and the need for insulin treatment published until January 28th, 2021. Random-effects models were used to estimate risk ratios and their 95% confidence interval. The quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects models were used to estimate outcomes, and effects reported as risk ratio and their 95% confidence interval. The systematic review and meta-analysis were registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews. RESULTS: Eighteen observational studies were selected, reporting 14,951 women with GDM of whom 5,371 received insulin treatment. There were statistically significant associations between the need for insulin treatment and BMI ≥ 30 (RR:2.2; 95%CI: 1.44-3.41), family history of type 2 diabetes mellitus (RR:1.74; 95%CI: 1.56-1.93), prior personal history of GDM (RR:2.10; 95%CI: 1.56-2.82), glycated hemoglobin value at GDM diagnosis (RR:2.12; 95%CI: 1.77-2.54), and basal glycemia obtained in the diagnostic curve (RR: 1.2; 95%CI: 1.12-1.28). Nulliparity and maternal age were not determinants factor. There was moderate-to-high heterogeneity among the included studies. CONCLUSIONS: the strong causal association between BMI ≥ 30, family history of type 2 diabetes mellitus, prior history of GDM and glycosylated hemoglobin with the need for insulin treatment was revealed.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».