Differing clinical features in Aboriginal vs. non-Aboriginal children presenting with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Childhood type 2 diabetes (T2D) is increasing and may present differently across various populations. This study compares clinical features of T2D at diagnosis in Aboriginal children with Caucasian children and children from other high-risk ethnic groups. PATIENTS AND METHODS: This retrospective observational study used data from a Canadian surveillance study where newly diagnosed cases of childhood T2D were reported (n = 227). Using descriptive statistics, clinical features at diagnosis of T2D were compared across different ethnic groups including Aboriginal (n = 100), Caucasian (n = 57), and other high-risk ethnic groups (n = 64). Comparisons were made between Aboriginal children living in central Canada (Manitoba/northwestern Ontario) (n = 74) and Aboriginal children from other regions of Canada (n = 26). RESULTS: Aboriginal children were younger, less obese, and less likely to have polycystic ovarian syndrome and dyslipidemia when compared to Caucasian children and children from other high-risk ethnic groups (p < 0.05). Aboriginal children from central Canada vs. those from other regions of Canada did not differ in age, body mass index z-score, family history of T2D, or presence of acanthosis nigricans. Those from central Canada had lower hemoglobin A1c levels (p < 0.05) and were less likely to have dyslipidemia than Aboriginal children from other regions (p < 0.05). CONCLUSIONS: Clinical features and rates of comorbidity in children with newly diagnosed T2D differ across various populations (Caucasian, Aboriginal, and children who belong to other high-risk ethnic groups) and across distinct Aboriginal populations (those living in central Canada vs. those living in other regions of Canada). Future research should determine specific genetic and environmental factors that contribute to these differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».