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Enregistrement W4406278219 · doi:10.1016/j.obpill.2025.100159

The relationship between timing of screening for gestational diabetes mellitus and maternal and fetal outcomes: A retrospective cohort study linking primary care electronic and hospital administrative data

2025· article· en· W4406278219 sur OpenAlexafffund
Helena Piccinini‐Vallis, Mathew Grandy, Lynn Bussey, Jillian Coolen, Sarah Sabri

Notice bibliographique

RevueObesity Pillars · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNova Scotia Health AuthorityNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésGestational diabetesMedicineRetrospective cohort studyDiabetes mellitusPrimary careCohortFetusObstetricsCohort studyPediatricsPregnancyFamily medicineGestationInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gestational diabetes (GDM) is associated with adverse outcomes including a large-for-gestational age (LGA) baby, which in turn is associated with downstream childhood obesity. Appropriate timing of GDM screening is important for prompt initiation and optimization of medical management, potentially mitigating the risk of those outcomes. The present study explored the association between the timing of GDM screening and macrosomia, LGA, shoulder dystocia and caesarean section. Methods: This retrospective cohort study linked primary care prenatal data and intrapartum data from a provincial hospital administrative database. Women with singleton pregnancies who received prenatal care between July 1, 2019 and December 31, 2022 and who also delivered within that timeframe were included in the study. Results: 198 participants were linked between the databases. Among participants for whom GDM risk could be calculated (n = 180), 30.6 % had late GDM screening. Unadjusted logistic regression models showed that late screening for GDM was associated with higher likelihood of LGA (OR = 2.89; 95 % CI = 1.19-7.04; p = 00.019). Adjusted models showed that the best predictor of macrosomia, LGA, and shoulder dystocia was excess gestational weight gain (GWG) (OR = 3.26, CI = 1.17-9.10, p = 0.024; OR 3.00, 95 % CI 0.91-9.93, p = 00.072; and OR = 3.52, CI = 0.83-14.84, p = 00.087 respectively); the best predictor of caesarean section was pre-pregnancy BMI (OR = 2.86; CI = 1.12 = 7.27; p = 0.028). Conclusions: Almost one-third of participants had screening later than recommended, and late screening for GDM was associated with a higher likelihood of LGA. Linking longitudinal prenatal primary care data to hospital administrative data creates opportunities for future studies pertaining to prenatal care, potentially resulting in improvements in the care provided to vulnerable populations experiencing disproportionate rates of pre-pregnancy obesity and excess GWG.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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