Temporal variation of diabetic ketoacidosis and hypoglycemia in adults with type 1 diabetes: A nationwide cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seasonality in health outcomes has long been recognized for conditions such as colds and flus. The aim of the present study was to determine whether hospitalizations for acute complications of type 1 diabetes (T1D) vary by month and season. METHODS: An observational study was performed of national administrative health data. Hospitalizations for acute complications in adults (aged ≥18 years) with T1D were identified using ICD-10 (Canadian revision) codes between 2004 and 2010. Monthly and seasonal counts per year were determined for the study period. For each acute complication, the ratio of the number of observed hospitalizations/expected number of hospitalizations was calculated for each month and season per year, adjusting for varied lengths of month, season, and year. RESULTS: In all, there were 21 568 hospitalizations for diabetic ketoacidosis (DKA) and 5349 hospitalizations for hypoglycemia during the study period. December had higher than expected hospitalizations for DKA and March had higher than expected hospitalizations for hypoglycemia. There did not appear to be variation for either DKA or hypoglycemia hospitalizations by season. CONCLUSIONS: The results of the present study suggest temporal variation in hospitalizations for DKA and hypoglycemia, and therefore signal important times of patient vulnerability. Potential mechanisms underlying this pattern warrant further examination. Prevention strategies and resources for patients with T1D may need to be increased at specific times during the year.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».