The utility of plasma glycated CD59 in predicting postpartum glucose intolerance: A prospective study of women diagnosed with GDM during a period of universal GDM screening
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Gestational diabetes (GDM) is associated with the development of postpartum (PP) glucose intolerance. Plasma glycated CD59 (pGCD59) is an emerging biomarker for the detection of hyperglycaemia. The aim of this study was to assess the ability of PP pGCD59 to predict the development of PP GI as defined by the 2 h 75 g OGTT using the ADA criteria, in a cohort of women diagnosed with prior GDM in the index pregnancy using the 2 h 75 g OGTT at 24-28 weeks of gestation according to the World Health Organization (WHO) 2013 criteria. METHODS: Of the 2017 pregnant women recruited prospectively 140 women with gestational diabetes had samples for pGCD59 taken PP at the time of the OGTT. The ability of pGCD59 to predict the results of the PP OGTT was assessed using nonparametric receiver operating characteristic (ROC) curves. RESULTS: Women with PP glucose intolerance had significantly higher PP pGCD59 levels compared to women with normal glucose tolerance PP (3.8 vs. 2.7 SPU). PP pGCD59 identified women who developed glucose intolerance PP with an AUC of 0.80 (95% CI: 0.70-0.91). A PP pGCD59 cut-off value of 1.9 SPU generated a sensitivity of 100% (95% CI: 83.9-100), specificity of 16.9% (95% CI: 9.8-26.3), positive predictive value of 22.1% (95% CI: 21.0-22.6), and negative predictive value of 100% (95% CI: 87.4-100). PP fasting plasma glucose generated an AUC of 0.96 (95% CI: 0.89-0.99) for the identification of PP glucose intolerance. CONCLUSION: Our study found that PP pGCD9 may be a promising biomarker to identify women not requiring PP glucose intolerance screening using the traditional OGTT. While the diagnostic accuracy of pGCD59 is good, fasting plasma glucose remains a better test for the identification of PP glucose intolerance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».