Risico op het ontwikkelen van diabetes gravidarum
Dit voorspelmodel berekent het risico van een zwangere op het ontwikkelen diabetes gravidarum. Het voorspelmodel is toepasbaar in het eerste trimester van de zwangerschap.

Achtergrondinformatie
Het voorspelmodel is ontwikkeld en gevalideerd in Austratlië door Teede et al (zie 'studie' en 'referenties'). Vervolgens is het model extern gevalideerd door Lamain et al. (zie referenties) in een prospectief Nederlands cohort. Momenteel wordt in het kader van het RESPECT 2 onderzoek de implementatie van het voorspelmodel geëvalueerd. Voor het RESPECT 2 onderzoek is het voorspel geüpdate met een random glucose en wordt refitted versie gebruikt op basis van het Nederlandse cohort. De afkapwaarde is dusdanig afgesteld dat het aantal zwangeren dat een hoog risico toegekend krijgt gelijk is aan het aantal zwangeren dat volgens de NVOG criteria in aanmerking komen voor een orale glucose tolerantie test. Hierbij is de verwachting dat er méér zwangeren met diabetes gravidarum worden opgespoord. De inclusieperiode van het RESPECT 2 onderzoek is afgesloten. De resultaten van het RESPECT 2 onderzoek worden eind 2019 verwacht.
Författare till forskningsprojekt: Helena J. Teede, Cheryce L. Harrison, Wan T. Teh, Eldho Paul, Carolyn A. Allan, Marije Lamain - de Ruiter, Anneke Kwee, Christiana A. Naaktgeboren, Inge de Groot, Inge M. Evers, Floris Groenendaal, Yolanda R. Hering, Anjoke J.M. Huisjes, Cornel Kirpestein, Wilma M. Monincx, Jacqueline E. Siljee, Annewil Van ’t Zelfde, Charlotte M. van Oirschot, Simone A. Vankan-Buitelaar, Mariska A.A.W. Vonk, Therese A. Wiegers, Joost J. Zwart, Arie Franx, Karel G.M. Moons, Maria P.H. Koster
Version: 1.43
  • Detaljer
  • Validera modellen
  • Spara inmatning
  • Inmatning av last

Beräkna resultatet

Ange fler parametrar för att utföra beräkningen

Het risico op diabetes gravidarum is: %

{{ resultSubheader }}
{{ chart.title }}
Resultat intervall {{ additionalResult.min }} till {{ additionalResult.max }}

Villkorlig information

In de oorspronkelijke ontwikkeling heeft het model een c-index van 0.703 op interne validatie behaald. Dit betekent dat een willekeurige patiënt met diabetes gravidarum een 70.3% kans heeft om een hogere score te krijgen dan een willekeurige patiënt zonder diabetes gravidarum. Op externe validatie werd er een hogere c-index aangetoond van 0.77.

{{ file.classification }}
PRO
Anmärkning
Anteckningar är endast synliga i resultatnedladdningen och kommer inte att sparas av Evidencio

Denna modell tillhandahålls i utbildnings- och informationssyfte. Den får inte användas för att stödja medicinskt beslutsfattande eller för att tillhandahålla medicinska eller diagnostiska tjänster. Läs hela vår disclaimer.

Underliggande modeller Del av
Kommentarer
Kommentar
Vänligen skriv en kommentar
Kommentarer är synliga för alla

Feedback på modellen

Ingen feedback ännu 1 Kommentar {{ model.comments.length }} Kommentarer
På {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} en inte längre registrerad författare skrev:
{{ comment.content }}
logo

Logga in för att aktivera Evidencios utskriftsfunktioner

För att kunna använda Evidencios utskriftsfunktioner måste du vara inloggad.
Om du inte har ett Evidencio Community-konto kan du skapa ett kostnadsfritt personligt konto på:

https://www.evidencio.com/registration

Tryckta resultat - Exempel {{ new Date().toLocaleString() }}


Evidencio Community Account Fördelar


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction models.
  • Share your prediction models with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on models that have been shared with you.
  • Validate your models and validate models from other users.
  • Find models based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction models and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential models and decision trees.
  • Stay up-to-date with new models in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite models and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction models.


Ansvarsfriskrivning: Enbart beräkningar får aldrig styra patientvården och ersätter inte professionell bedömning.
Evidencio v3.25 © 2015 - 2024 Evidencio. All Rights Reserved