A Retrospective Analysis of Postpartum Glucose Testing Incidence by Prenatal Care Provider Specialty in a Canadian Gestational Diabetes Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Gestational diabetes mellitus (GDM) increases future risks of type 2 diabetes and cardiovascular disease. Despite Diabetes Canada guidelines recommending postpartum glucose testing after GDM, uptake remains low. Canadian population-based studies are needed to examine system-level factors affecting uptake. Methods We used linked Alberta Health data sets, including births from 2017 to 2018, to identify prenatal care provider specialty (general practitioner [GP], obstetrician [OB], or midwife [RM]), postpartum glucose tests, and cohort demographics. Outcomes were 1) gold standard testing, which is oral glucose tolerance testing (OGTT) within 6 weeks to 6 months postpartum; and 2) any glucose test within 6 weeks to 1 year. We used adjusted logistic regression modelling to estimate the association between test incidence and provider specialty. Results From 105,691 births, we identified a cohort of 9,884 with GDM. Uptake of postpartum glucose testing was low: 22.2% (95% confidence interval [CI] 21.4% to 23.1%) received gold standard testing and 53.9% (95% CI 52.9% to 54.9%) received any glucose test. When compared with the OB group, GP patients were less likely to receive both glucose test outcomes (odds ratio [OR] GS =0.86, 95% CI 0.77 to 0.95; OR Any =0.88, 95% CI 0.81 to 0.96). Patients of RMs were also less likely to receive both glucose test outcomes (OR GS =0.67, 95% CI 0.46 to 0.96; OR Any =0.88, 95% CI 0.67 to 1.15). Conclusions We report low postpartum glucose testing overall and found no clinically meaningful differences across provider specialties. The higher incidence of any glucose testing suggests that providers may be prioritizing alternative tests over the OGTT protocol for GDM patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».