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Enregistrement W4288061013 · doi:10.1016/j.diabres.2022.110023

The utility of first trimester plasma glycated CD59 (pGCD59) in predicting gestational diabetes mellitus: A prospective study of non-diabetic pregnant women in Ireland

2022· article· en· W4288061013 sur OpenAlexfundno aff
Delia Bogdanet, Michelle Toth Castillo, Helen Doheny, Louise Dervan, Miguel Ángel Luque-Fernández, José A. Halperin, Paula O’Shea, Fidelma Dunne

Notice bibliographique

RevueDiabetes Research and Clinical Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthHealth Research BoardHealth Service ExecutiveWellcome TrustCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésMedicineGestational diabetesBody mass indexObstetricsDiabetes mellitusReceiver operating characteristicProspective cohort studyPregnancyInternal medicineGestationArea under the curveGynecologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AimsTo evaluate the ability of first trimester plasma glycated CD59 (pGCD59) to predict gestational diabetes mellitus (GDM) at 24–28 weeks of gestation.MethodsProspectively, in 378 pregnant women, GDM was diagnosed using the one step 2 h 75 g oral glucose tolerance test adjudicated by the World Health Organisation (WHO) 2013 criteria. The ability of pGCD59 to predict GDM was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curves adjusted for maternal age, body mass index (BMI), maternal ethnicity, parity, previous GDM, family history of diabetes mellitus and week of gestation at time of pGCD59 sampling.ResultspGCD59 generated an adjusted area under the curve (AUC) of (a) 0.63 (95 %CI:0.56–0.70, p < 0.001) for predicting GDM, and (b) 0.71 (95 %CI:0.62–0.79, p < 0.001 for GDM diagnosed with a fasting plasma glucose (FPG) ≥ 5.1 mmol/L. Sensitivity analysis of BMI subgroups showed that pGCD59 generated the highest AUC in the 35 kg/m2 ≤ BMI < 40 kg/m2 (AUC:0.85, 95 %CI:0.70–0.98) and BMI ≥ 40 kg/m2 (AUC:0.88, 95 %CI:0.63–0.99) categories.ConclusionsEarly in pregnancy, pGCD59 may be a good predictor of GDM in women with a high BMI and a fair predictor of GDM diagnosed by an elevated FPG independent of BMI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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