Epidemiology and Therapeutic Strategies for Women With Preexisting Diabetes in Pregnancy: How Far Have We Come? The 2021 Norbert Freinkel Award Lecture
Notice bibliographique
Résumé
The field of diabetes in pregnancy has witnessed tremendous changes over the past 30 years, with an explosive growth in case numbers along with new and exciting opportunities to affect outcomes. Type 1 diabetes in pregnancy has increased by 40%, but type 2 diabetes in pregnancy, rarely seen 30 years ago, has more than doubled and, in some cases, tripled in prevalence. Compared with women with type 2 diabetes, women with type 1 diabetes have higher HbA1c, more large-for-gestational-age infants, and more preterm births. Women with type 2 diabetes have more chronic hypertension, more socioeconomic deprivation, and higher rates of perinatal mortality. Large randomized trials in women with diabetes in pregnancy have helped us understand the effectiveness of new technologies (i.e., continuous glucose monitoring) in women with type 1 diabetes, and the addition of metformin to insulin in women with type 2 diabetes, in improving pregnancy outcomes. Future endeavors, including artificial pancreas systems in women with type 1 diabetes and the use of continuous glucose monitoring, a better understanding of nutrition during pregnancy, and approaches to improve preconception and pregnancy self-care in women with type 2 diabetes, may lead to further improved outcomes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».