The effect of changing screening practices and demographics on the incidence of gestational diabetes in British Columbia, 2005–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of gestational diabetes are reported to be increasing in many jurisdictions, but the reasons for this are poorly understood. We sought to evaluate the relative contribution of screening practices for gestational diabetes (including completion and methods of screening) and population characteristics to risk of gestational diabetes in British Columbia, Canada, from 2005 to 2019. METHODS: We used a population-based cohort from a provincial registry of perinatal data, linked to laboratory billing records. We used data on screening completion, screening method (1-step 75-g glucose test or 2-step approach of 50-g glucose screening test, followed by a diagnostic test for patients who screen positive) and demographic risk factors. We modelled predicted annual risk for gestational diabetes, sequentially adjusted for screening completion, screening method and risk factors. RESULTS: We included 551 457 pregnancies in the study cohort. The incidence of gestational diabetes more than doubled over the study period, from 7.2% in 2005 to 14.7% in 2019. Screening completion increased from 87.2% in 2005 to 95.5% in 2019. Use of 1-step screening methods increased from 0.0% in 2005 to 39.5% in 2019 among those who were screened. Unadjusted models estimated a 2.04 (95% confidence interval [CI] 1.94-2.13) increased risk of gestational diabetes in 2019 (v. 2005). This increase was 1.89 (95% CI 1.81-1.98) after accounting for the rise in screening completion and 1.34 (95% CI 1.28-1.40) after accounting for changes in screening methods. Further accounting for demographic risk factors (e.g., age, body mass index, prenatal care) had a small impact (increase of 1.25, 95% CI 1.19-1.31). INTERPRETATION: Most of the observed increase in the incidence of gestational diabetes was attributable to changes in screening practices (primarily changes in screening methods) rather than changing population factors. Our findings highlight the importance of understanding variation in screening practices when monitoring incidence rates for gestational diabetes.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».