Gestational diabetes: One size does not fit all—an observational study of maternal and neonatal outcomes by maternal glucose profile
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine obstetrical and neonatal outcomes across maternal glucose profiles at the population level and to explore insulin sensitivity and beta-cell function across profiles in an independent, well-phenotyped cohort for potential pathophysiologic explanation. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Observational cohort study of all pregnancies with gestational diabetes screening between October 2008 and December 2018 resulting in live singleton birth in Alberta, Canada (n = 436,773) were categorized into seven maternal glucose profiles: (1) normal 50 g-glucose challenge test (nGCT), (2) normal 75-g OGTT (nOGTT), (3) isolated elevated 1 h post-load glucose (ePLPG1), (4) isolated elevated 2 h post-load glucose (ePLPG2), (5) elevated 1 and 2 h post-load glucose (ePLPG12), (6) isolated elevated FPG (eFPG), and (7) elevated FPG + elevated 1-h and/or 2-h PLG (Combined). Primary outcomes were large for gestational age (LGA) and neonatal intensive care unit (NICU) admission rates. An independent observational cohort of 1451 women was examined for measures of beta-cell function (ISSI-2, insulinogenic index/HOMA-IR) and insulin sensitivity/resistance (Matsuda index, HOMA-IR) by similar maternal glucose profiles. RESULTS: Pregnancies with elevated FPG, either isolated or combined, had higher adverse events and lower insulin sensitivity. The combination of elevated FPG + elevated 1-h and/or 2-h PLG had the highest rates of LGA(20.9%), NICU admissions (14.7%), and lowest insulin sensitivity as measured by Matsuda index and HOMA-IR, and beta-cell function as measured by ISSI-2 and Insulinogenic index/HOMA-IR. CONCLUSIONS: Elevated fasting plasma glucose, either alone or combined with post-load glucose elevation is associated with worse outcomes than isolated post-load glucose elevation, possibly due to higher degrees of insulin resistance. Future work is needed to better understand these differences, and explore whether tailored treatment of GDM can improve neonatal outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».