Clinical Population about Diabetes during Pregnancy: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes during pregnancy, including gestational diabetes mellitus (GDM) and pre-existing diabetes, presents significant challenges to maternal and fetal health. Clinical populations encompass diverse pregnant individuals, each with unique risk factors and outcomes related to diabetes in pregnancy. This systematic literature review aimed to synthesize findings from eligible studies conducted between January 1, 2020, and December 30, 2023, sourced from Web of Science, PubMed, Medline, and the Cochrane Database of literature Reviews, to comprehensively examine diabetes during pregnancy within clinical populations. We followed established systematic review methodologies, including study selection, data extraction, and analysis. Eligible studies underwent rigorous screening to ensure relevance and quality. Data were systematically extracted to identify trends and patterns in epidemiology, risk factors, clinical management, and outcomes. Among the 15 eligible studies, our analysis revealed variations in the prevalence of diabetes during pregnancy across clinical populations, ranging from 5% to 15%. Socioeconomic factors, ethnicity, and maternal age were significant risk factors. Clinical management strategies varied, with insulin therapy predominant in pre-existing diabetes cases (68%) and dietary interventions in GDM (45%). Fetal macrosomia occurred in 18% of cases, while neonatal hypoglycemia affected 14% of infants born to mothers with diabetes. This systematic literature review highlights the multifaceted nature of diabetes during pregnancy in clinical populations. Variations in prevalence and risk factors underscore the importance of tailored healthcare interventions. Diverse management approaches necessitate individualized care plans. The prevalence of adverse outcomes necessitates vigilant monitoring and timely interventions. Our findings inform evidence-based practices research priorities, and support improved care for pregnant individuals with diabetes in clinical populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,010 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».