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      <Title language="de">Data-Driven Diabetes Prognostik: Vorhersage metabolischer Langzeit-Komplikationen nach Schwangerschaftsdiabetes</Title>
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      <Keyword language="de">Gestationsdiabetes</Keyword>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie</MeetingCorporation>
        <MeetingName>70. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f&#252;r Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)</MeetingName>
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        <MeetingSession>PS 8: Medizinische Biometrie</MeetingSession>
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    <ArticleNo>Abstr. 204</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Einleitung:</Mark1> Gestationsdiabetes mellitus (GDM) ist ein bedeutender Risikofaktor f&#252;r die Entwicklung von Pr&#228;diabetes und Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) in den Jahren nach der Schwangerschaft. Fr&#252;hzeitige Identifikation von Hochrisikopatientinnen er&#246;ffnet die M&#246;glichkeit gezielter Pr&#228;ventionsstrategien. Ziel dieser Studie war es, klinische Parameter w&#228;hrend oder unmittelbar nach einer GDM-Schwangerschaft zu analysieren, um das Risiko f&#252;r die Entwicklung eines T2DM oder Pr&#228;diabetes im Langzeitverlauf vorherzusagen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden:</Mark1> Die Analyse basierte auf einer retrospektiven Kohorte von 228 Frauen mit GDM-Diagnose zwischen 1990 und 1998 am Universit&#228;tsklinikum Jena, erg&#228;nzt durch Nachbeobachtungsdaten der prospektiven MuKiLOG-Studie (2020&#8211;2022) f&#252;r 31 Frauen. Nur die erste dokumentierte Schwangerschaft pro Patientin wurde ber&#252;cksichtigt. Der langfristige Glukosestoffwechselstatus (T2DM, Pr&#228;diabetes, kein Diabetes) wurde anhand medizinischer Akten bis 2024 bestimmt. Die Modellierung erfolgte mittels multivariater Imputation (MICE) und penalisierten logistischen Regressionen mit &#8222;Elastic Net&#8220; Regularisierung. Zur externen Validierung des T2DM diente eine unabh&#228;ngige GDM-Kohorte von 775 Frauen aus den Jahren 2011&#8211;2017 aus dem gleichen Zentrum, deren langfristiger Glukosestoffwechselstatus analog &#252;berpr&#252;ft wurde. Zus&#228;tzlich wurden spezifische Modelle f&#252;r Pr&#228;diabetes entwickelt.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Es konnten 115 Frauen mit vorliegenden Informationen zur sp&#228;teren Entwicklung eines T2DM (50 F&#228;lle mit, 65 ohne T2DM) in die Entwicklung der Pr&#228;diktionsmodelle einbezogen werden. Diese identifizierten das maternale Gewicht, glyk&#228;mische Werte bei GDM-Diagnose und kardiovaskul&#228;re Parameter als zentrale Pr&#228;diktoren. Das beste Modell erreichte eine AUC von 0,78, mit einem hohen negativen pr&#228;diktiven Wert (0,9) und einer &#8222;Accuracy&#8220; von 0,72 &#91;95&#37; Konfidenzintervall: 0,7&#8211;0,74&#93; in der externen Validierung. F&#252;r Pr&#228;diabetes wurden 16 positive und 15 negative F&#228;lle analysiert. Entscheidende Pr&#228;diktoren waren der pH-Wert der Nabelarterie, kardiovaskul&#228;re Variablen, Insulintherapie und fr&#252;here Schwangerschaftskomplikationen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung:</Mark1> Die Ergebnisse belegen das Potenzial pr&#228;diktiver Modelle zur Identifikation von Frauen mit hohem bzw. niedrigem Risiko f&#252;r die Entwicklung eines T2DM oder Pr&#228;diabetes nach GDM. Insbesondere der pH-Wert der Nabelschnurarterie zeigt sich als relevanter Pr&#228;diktor. Die erh&#246;hte negative pr&#228;diktive Aussagekraft erm&#246;glicht eine gezielte Entlastung von Niedrigrisikopatientinnen und unterst&#252;tzt eine effektivere Ressourcenzuteilung im Follow-Up. Trotz Limitationen wie unvollst&#228;ndiger Postpartum-Daten und einem sehr kleinen Datensatz sind unsere Ergebnisse zur Modellg&#252;te in den unabh&#228;ngigen Testdaten vergleichbar zu etablierten Benchmarks. Weitere Studien sollten sich auf die externe Validierung und die Schlie&#223;ung von Datenl&#252;cken konzentrieren, um die Implementierung in die Praxis vorzubereiten.</Pgraph><Pgraph>Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.</Pgraph><Pgraph>Die Autoren geben an, dass ein positives Ethikvotum vorliegt.</Pgraph></TextBlock>
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