Modelo de predição para o uso de insulina em gestantes diagnosticadas com diabetes gestacional pela glicemia de jejum

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ana Cláudia Rodrigues Lopes Amaral de Souza
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.5.2018.tde-01112018-103744
Resumo: Objetivo: Avaliar os fatores de risco e propor um modelo para a predição da necessidade de insulina durante o tratamento de Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) diagnosticado precocemente. Métodos: coorte retrospectiva de gestantes que foram diagnosticadas com DMG pela glicemia de jejum (GJ) anormal na primeira visita pré-natal e que receberam atendimento pré-natal em um hospital terciário de ensino em São Paulo, Brasil, entre 2012 e 2015. De acordo com a necessidade de insulinoterapia para atingir os alvos glicêmicos, as gestantes foram divididas em dois grupos (grupo Insulina ou grupo Dieta) e comparadas quanto a variáveis clínicas e laboratoriais. O desempenho dessas variáveis na predição da necessidade de insulina para o tratamento do DMG foi identificado por modelo de regressão logística, e um nomograma foi criado para facilitar a interpretação clínica. Resultados: No total, foram incluídas 408 mulheres para análise. Entre elas, 135 (33%) necessitaram de terapia com insulina. No modelo de regressão logística, idade materna, índice de massa corporal prégestacional, valor da GJ, história de DMG anterior e história familiar de diabetes foram variáveis independentes significativas para a predição da necessidade de insulina. Conclusão: O modelo de predição elaborado permitiu a construção de um nomograma e uma calculadora digital de fácil uso clínico para avaliar a necessidade de insulinoterapia em mulheres com diagnóstico precoce de DMG
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Modelo de predição para o uso de insulina em gestantes diagnosticadas com diabetes gestacional pela glicemia de jejum Prediction model for insulin need in women diagnosed with gestational diabetes by fasting blood glucose 2018-08-22Rossana Pulcineli Vieira FranciscoMaria de Lourdes BrizotIracema de Mattos Paranhos CalderonElaine Christine Dantas MoisésAna Cláudia Rodrigues Lopes Amaral de SouzaUniversidade de São PauloMedicina (Obstetrícia e Ginecologia)USPBR Diabetes gestacional Fasting blood glucose Gestational diabetes Glicemia de jejum Gravidez Insulin Insulina Logistic models Modelos logísticos Nomogramas Nomograms Pregnancy Objetivo: Avaliar os fatores de risco e propor um modelo para a predição da necessidade de insulina durante o tratamento de Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) diagnosticado precocemente. Métodos: coorte retrospectiva de gestantes que foram diagnosticadas com DMG pela glicemia de jejum (GJ) anormal na primeira visita pré-natal e que receberam atendimento pré-natal em um hospital terciário de ensino em São Paulo, Brasil, entre 2012 e 2015. De acordo com a necessidade de insulinoterapia para atingir os alvos glicêmicos, as gestantes foram divididas em dois grupos (grupo Insulina ou grupo Dieta) e comparadas quanto a variáveis clínicas e laboratoriais. O desempenho dessas variáveis na predição da necessidade de insulina para o tratamento do DMG foi identificado por modelo de regressão logística, e um nomograma foi criado para facilitar a interpretação clínica. Resultados: No total, foram incluídas 408 mulheres para análise. Entre elas, 135 (33%) necessitaram de terapia com insulina. No modelo de regressão logística, idade materna, índice de massa corporal prégestacional, valor da GJ, história de DMG anterior e história familiar de diabetes foram variáveis independentes significativas para a predição da necessidade de insulina. Conclusão: O modelo de predição elaborado permitiu a construção de um nomograma e uma calculadora digital de fácil uso clínico para avaliar a necessidade de insulinoterapia em mulheres com diagnóstico precoce de DMG Objective: To evaluate risk factors and to propose a model for the prediction of insulin requirement during the treatment of early-diagnosed gestational diabetes mellitus (GDM). Methods: Retrospective cohort with chart review of pregnant women receiving antenatal care at a tertiary teaching hospital in São Paulo, Brazil, who were diagnosed with GDM by abnormal fasting blood glucose (FBG) at the first prenatal visit between 2012 and 2015. Groups were divided according to the requirement for insulin therapy to achieve blood glucose targets (insulin or diet group), the subjects were compared regarding clinical and laboratory variables. The performance of these variables in predicting insulin need for GDM treatment was identified by a logistic regression model, and a nomogram was created to facilitate clinical interpretation. Results: In total, 408 women were included for analysis. Among them, 135 (33%) needed insulin therapy. In the logistic regression model, maternal age, pre-pregnancy body mass index, FBG value, prior GDM and family history of diabetes were significant independent variables for the prediction of insulin need. Conclusion: The prediction model found allowed the construction of a nomogram and digital calculator that is easy to use in order to evaluate the need for insulin therapy in women with early diagnosis of GDM https://doi.org/10.11606/D.5.2018.tde-01112018-103744info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:03:29Zoai:teses.usp.br:tde-01112018-103744Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T11:58:57.900922Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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