Prevalence of gestational diabetes in the United States and Canada: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An understanding of the prevalence of gestational diabetes mellitus among pregnant women is essential at local, national and international level so that appropriate health care interventions can be planned, financed and delivered. METHODS: A systematic review and meta-analysis of primary research reporting the prevalence of gestational diabetes mellitus in Canada or the United States were carried out according to Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology guidelines. Four electronic databases were systematically searched in June 2023 to identify articles that reported gestational diabetes mellitus prevalence using universal screening in pregnant women from eligible general population samples. Estimates were combined using a random effects model, and the effects of moderator variables analysed. RESULTS: There were 36 separate samples of women or deliveries (total sample size 1,550,917). Overall mean prevalence of gestational diabetes mellitus was 6.9% (95% CI: 5.7-8.3); 13.7% (95% CI: 10.7-17.3) in studies using a one-step screening strategy, and 5.2% (95% CI: 4.4-6.1) in those using a two-step strategy. Heterogeneity in technical methods between studies produced differences in estimates, as did different diagnostic thresholds used. CONCLUSIONS: The meta-analysis suggests a slightly higher prevalence of gestational diabetes mellitus in Canada and the United States, compared to Europe, but highlights the need for standardised protocols for estimating gestational diabetes mellitus prevalence.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».