A meta-analysis of the prevalence of gestational diabetes in patients diagnosed with obstetric cholestasis.
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the prevalence of gestational diabetes in women with obstetric cholestasis. Design Systematic review and meta-analysis of data published since 2010. Selection Observation studies with quantifiable data. Sample A total of 16748 patients with obstetric cholestasis from 21 studies were included. Methods A pre-defined protocol with extensive literature search plus other sources to obtain all possible articles was followed. All articles were evaluated and included in the study with specified criteria for the risk of bias using the Newcastle Ottawa Score. A meta-analysis was performed with MOOSE specifications met. Main Outcome measure Prevalence of gestational diabetes in the obstetric cholestasis population. Results The prevalence of gestational diabetes in the obstetric cholestasis population was 13.9% (20 studies analysed). Gestational diabetes was seen more in the obstetric cholestasis group compared to the non-obstetric group (OR 2.129, 95%CI, 1.697 to 2.670,10 studies). Severe cholestasis has more gestational diabetes cases (OR 2.168, 95% CI, 1.429 to 3.289, 4 studies) compared to mild cholestasis. Conclusion There is a significant co-relation of gestational diabetes among the diagnosed obstetric cholestasis population. With a diagnosis of obstetric cholestasis is made, it is necessary to test for undiagnosed gestational diabetes further. This approach may reduce the risk of stillbirth in severe obstetric cholestasis cases. PROSPERO Registration number CRD42021223886
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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 | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 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 ».