Continuous Glucose Monitoring Metrics and Birth Weight: Informing Management of Type 1 Diabetes Throughout Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine gestational weekly changes in continuous glucose monitoring (CGM) metrics and 24-h glucose profiles and their relationship to infant birth weight in pregnant women with type 1 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: An analysis of >10.5 million CGM glucose measures from 386 pregnant women with type 1 diabetes from two international multicenter studies was performed. CGM glucose metrics and 24-h glucose profiles were calculated for each gestational week, and the relationship to normal (10-90th percentile) and large (>90th percentile) for gestational age (LGA) birth weight infants was determined. RESULTS: Mean CGM glucose concentration fell and percentage of time spent in the pregnancy target range of 3.5-7.8 mmol/L (63-140 mg/dL) increased in the first 10 weeks of pregnancy and plateaued until 28 weeks of gestation, before further improvement in mean glucose and percentage of time in range until delivery. Maternal CGM glucose metrics diverged at 10 weeks of gestation, with significantly lower mean CGM glucose concentration (7.1 mmol/L; 95% CI 7.05-7.15 [127.8 mg/dL; 95% CI 126.9-128.7] vs. 7.5 mmol/L; 95% CI 7.45-7.55 [135 mg/dL; 95% CI 134.1-135.9]) and higher percentage of time in range (55%; 95% CI 54-56 vs. 50%; 95% CI 49-51) in women who had normal versus LGA. The 24-h glucose profiles were significantly higher across the day from 10 weeks of gestation in LGA. CONCLUSIONS: Normal birth weight is associated with achieving significantly lower mean CGM glucose concentration across the 24-h day and higher CGM time in range from before the end of the first trimester, emphasizing the need for a shift in clinical management, with increased focus on using weekly CGM glucose targets for optimizing maternal glycemia from early pregnancy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».