Adaptation of the IDF WINGS programme for Hyperglycaemia in Pregnancy in Guyana, South America.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Introduced of a protocol for the outpatient management of hyperglycaemia in pregnancy (HIP) in Guyana based on the IDF WINGS programme Design: Quality improvement programme and education intervention Setting: The national referral hospital in Georgetown (GPHC) and two associated community health centres (HC). Population: Pregnant women of <37weeks gestational age. Methods: An inter-professional team of clinical leaders introduced universal screening for gestational diabetes (GDM)using a 75gm OGTT and simplified outpatient management of HIP with self-monitoring of blood glucose, diet followed by metformin then insulin. Main Outcome Measures: Numbers of women screened, diagnosed and treated for HIP. Results: Between November 2016 and 1st July 2019, 2226 pregnant women were screened, 461 25.9%) were abnormal at GPHC and 12 (2.6%) at the HC. Forty-four% were treated with medical nutritional therapy alone, 43% required metformin and 13% received insulin. Caesarian section rates were high (46%) and attendance for postpartum OGTT poor (15%). Conclusions: The high rate of positive tests at GPHC is consistent with the system of transferring high risk patients to GPHC. Before supporting a nationwide universal screening programme, further investigation is required, eg screening for GDM at regional hospitals and HC outside the immediate GPHC catchment. Our results suggest universal screening may not be the only choice for the populations of low-and-middle income countries. Funding: World Diabetes Foundation (WDF) and the Banting and Best Diabetes Centre (BBDC) of the University of Toronto. Keywords: Hyperglycaemia in pregnancy, diabetes, oral glucose tolerance test.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».