Effects of a Province-Wide Change in Gestational Diabetes Mellitus Screening Policy on Treatment and Newborn Birth Weight
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate changes in gestational diabetes mellitus (GDM) treatment and newborn birth weight after a 2010 change in GDM screening recommendations from a two-step (50-g glucose challenge test + 3-h, 100-g oral glucose tolerance test [OGTT] with Carpenter-Coustan criteria) to a mix of one-step and two-step (2-h, 75-g OGTT with International Association for Diabetes in Pregnancy Study Group criteria). RESEARCH DESIGN AND METHODS: We estimated effects of the screening change on the incidence of lifestyle or medication treatment, infant birth weight >90th percentile or <10th percentile for gestational age (large and small for gestational age), and endocrinologist visits using interrupted time series analysis in all 463,881 individuals with singleton pregnancies (>28 gestational weeks) from British Columbia, Canada, between 2004 and 2019. RESULTS: After the screening change, lifestyle-treated GDM increased immediately (level change 1.85 [95% CI 1.19-2.51]), corresponding to a 1.85% increase in incidence. Medication-treated GDM increased gradually (trend change 0.23 [95% CI 0.09-0.37] per year), but there was no change in medication-treated GDM using a shorter (3-year) postpolicy period (level change -0.31 [95% CI -0.9 to 0.29]; trend change 0.03 [95% CI -0.36 to 0.43]). We detected no change in infant birth weight outcomes and endocrinology visits. CONCLUSIONS: Changing the screening approach substantially increased diagnoses of lifestyle-treated GDM but did not impact medication-treated GDM or infant birth weight.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».