The diagnostic threshold for gestational diabetes: Should it be lowered to improve pregnancy outcomes?
Bibliographic record
Abstract
Contexte: Le diabète gestationnel (DG) constitue l'une des complications les plus fréquentes de la grossesse. Des études indiquent qu'un contrôle glycémique maternel adéquat améliore ces résultats pour la mère et la progéniture. Cependant, il n'y a pas de consensus concernant le meilleur test de diagnostic du DG ou les seuils. Les directives de Diabète Canada formulées en 2018 suggèrent deux approches pour un diagnostic de DG. Les deux méthodes incluent un test de tolérance au glucose (TTG) par voie orale de 75 grammes à jeun, mais avec des seuils respectivement supérieurs et inférieurs pour l’établissement d’un diagnostic. Notre étude s'est concentrée sur les femmes avec des résultats de TTG par voie orale se trouvant entre ces deux ensembles de seuils, que nous avons considérés comme des résultats de « zone grise ». Objectifs: L'objectif général de cette étude était d'évaluer l'association des seuils supérieurs et des seuils inférieurs dans la deuxième étape de TTG avec des issues maternelles et néonatales indésirables. But: Examiner le risque de nourrissons présentant une taille grosse pour l'âge gestationnel (GAG) ainsi que les issues secondaires indésirables (1) chez les femmes ayant des résultats de test de dépistage du DG dans la zone grise n’ayant pas été diagnostiquées pour le DG avec (a) les femmes ayant également des résultats dans la zone grise mais qui ont reçu un diagnostic de DG (objectif primaire); et avec (b) toutes les femmes qui ont été diagnostiquées pour le DG; et (2) chez toutes les femmes qui ont été diagnostiquées pour le DG en utilisant les deux ensembles distincts de seuils.Méthodes: Nous avons mené une étude de cohorte rétrospective de femmes enceintes subissant des tests de dépistage du DG du 1 septembre 2013 au 29 février 2020 dans deux hôpitaux universitaires de la région de Montréal. Les deux centres suivent l'approche diagnostique bipartite par Diabète Canada, mais ils utilisent les seuils supérieur ou inférieur pour le TTG, respectivement. Nous avons appliqué des modèles de régression logistique pour évaluer les associations avec GAG et les issus secondaires binaires.Résultats: Sur 4407 grossesses évaluées, 848 répondaient aux critères d'inclusion. Au premier centre, n = 252 femmes ont été classées comme DG et n = 73 femmes supplémentaires avec des résultats de zone grise qui n'étaient pas classées comme DG ont été incluses dans le groupe de la zone grise. Au deuxième centre, n = 511 femmes ont été classées comme DG, dont n = 80 femmes avec des résultats de zone grise. Les femmes non traitées dans la zone grise étaient moins susceptibles d'avoir un déclenchement du travail par rapport à celles avec des résultats de test similaires qui ont été traitées (OR 0,27, IC à 95 % 0,1, 0,64), et bien que non concluantes, elles avaient une estimation ponctuelle de l'OR accrue pour GAG (OR 2,14, IC à 95 % 0,86, 5,61). Les femmes avec un résultat de zone grise qui n'ont pas été traitées avaient une probabilité statistiquement significativement accrue d'avoir un bébé GAG, une macrosomie et un poids de naissance plus élevé par rapport à toutes les femmes qui ont reçu un diagnostic de DG en utilisant les seuils supérieurs ou inférieurs, et elles avaient des probabilités plus faibles du déclenchement du travail par rapport aux femmes qui ont reçu un diagnostic de DG en utilisant les seuils inférieurs. Conclusion: Les femmes présentant une légère hyperglycémie pendant la grossesse qui ne sont pas actuellement diagnostiquées ou traitées pour le DG peuvent donc bénéficier d'une intervention visant à réduire le risque d’avoir une croissance fœtale excessive. Les femmes qui ont été diagnostiquées pour le DG sont plus susceptibles d'avoir un accouchement provoqué que les femmes atteintes d'hyperglycémie légère qui ne sont pas diagnostiquées pour le DG. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si des seuils de diagnostic plus bas peuvent effectivement améliorer les issues de grossesse
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.133 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".