Low uptake of screening for retinopathy during pregnancy with pre-existing diabetes: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the frequency of eye screening during pregnancy for people with pre-existing diabetes, and to examine what factors were associated with screening. METHODS: Using linked real-world population-level data in Ontario, Canada, we identified all livebirths to people with pre-existing diabetes between April 2015 and March 2020, and determined the proportion who had an eye screening examination during pregnancy. The associations between screening uptake and a variety of sociodemographic, clinical and health service variables were examined. RESULTS: Of 6,708 pregnancies among people with pre-existing diabetes, 1,256 (18.7 %) had an eye screening examination within the first trimester and 3,045 (45.4 %) had eye screening at any time during pregnancy. The highest eye screening rates were seen among those with prior retinopathy treatment, with longer diabetes duration, and on the insulin pump program. People who received care from an endocrinologist in the first 180 days of pregnancy were far more likely to have an eye examination. CONCLUSIONS: Uptake of eye screening in the first trimester among people with pre-existing diabetes was extremely low, despite the risk of worsening and sight-threatening retinopathy during pregnancy. Even by the end of pregnancy, fewer than one-half of patients had received eye screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».