The impact on pregnancy outcomes of late‐onset gestational diabetes mellitus diagnosed during the third trimester: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence is inconsistent regarding the impact of late gestational diabetes mellitus (GDM) on perinatal outcomes. OBJECTIVES: To evaluate associations of GDM diagnosed in the third trimester (late GDM) with adverse obstetric and neonatal outcomes. SEARCH STRATEGY: We searched Embase, Medline, and Web of Science from January 1, 1990 to June 16, 2022, for observational studies. SELECTION CRITERIA: Late GDM was defined as a de novo diagnosis, i.e. after a negative screening for diabetes in the second trimester, and at later than 28 weeks of pregnancy. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Each abstract and full-text article was independently reviewed by the same two authors. Quality was assessed with the use of the Newcastle-Ottawa Scale. Summary odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random effects model. MAIN RESULTS: Twelve studies were identified as meeting the inclusion criteria, including 3103 patients (571 with late GDM and 3103 controls). Incidences of shoulder dystocia (OR 1.57, 95% CI 1.02-2.42, P = 0.040), 5-minute Apgar score <7 (OR 1.80, 95% CI 1.14-2.86, P = 0.024), cesarean delivery (OR 1.98, 95% CI 1.51-2.60, P < 0.001), and emergent cesarean delivery (OR 1.57, 95% CI 1.02-2.40, P = 0.040) were significantly higher among women with late GDM than among the controls. The groups showed similarity in the rates of fetal macrosomia, large-for-gestational-age fetuses, neonatal hypoglycemia, and hypertensive disorders of pregnancy. CONCLUSIONS: This meta-analysis showed associations of late GDM with increased adverse perinatal outcomes. Prospective studies should evaluate the impact on perinatal outcomes of repeated third-trimester screening for late GDM.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».