Impact of a modified screening approach during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic on the diagnosis and outcomes of gestational diabetes mellitus: A population‐level analysis of 90,518 pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To provide real-world evidence on the uptake of and outcomes associated with the modified gestational diabetes mellitus (GDM) screening approach offered during the COVID-19 pandemic compared with the standard screening approach. METHODS: All pregnancies between 01 January 2020 and 31 December 2021, in Alberta, Canada, were included in the study. We examined GDM screening and diagnosis rates, and large-for-gestational-age (LGA) outcomes. RESULTS: Annual GDM screening rates were > 95% during the study time period. Overall, 84.7%, and 11.6% of the 92,505 pregnancies underwent standard and modified screening for GDM, respectively. The use of modified screening was the highest among deliveries in August 2020 (49.8%) which corresponded to the early first wave of the pandemic. GDM diagnosis rate was lower in the modified screening (7.4%) than in the standard screening (12.3%, p < 0.001) group. The LGA rates in the modified screening with GDM and the standard screening with GDM groups were 24.8% and 12.6%, respectively (p < 0.001). Women in the modified screening with GDM group were at a higher risk of having an LGA infant (adjusted odds ratio: 3.46; 95% confidence interval: 2.93, 4.08) compared to the standard screening with no GDM group. CONCLUSIONS: The COVID-19 epidemic had no impact on screening for GDM. Women who underwent modified screening, based on HbA1c/random plasma glucose, had lower rates of GDM cases.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».