School attendance in children with Type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine whether children with Type 1 diabetes mellitus (DM) miss more school than their non-DM siblings and peers and to identify factors associated with school absenteeism in children with DM. METHODS: School absenteeism data for the 2000-01 school year were obtained for 78 children with DM, 38 non-DM siblings and 118,269 age-matched peers in Toronto, Ontario. Questionnaires and hospital records were utilized to evaluate child-, family- and diabetes-related factors associated with school absenteeism in children with DM. RESULTS: Children with DM missed only slightly, albeit significantly more school than both their non-DM siblings (mean +/-sd: 10.9 +/- 8.9 vs. 8.1 +/- 8.1 days, P < 0.001) and peers (median: 8.8 vs. 5.5 days, P = 0.0005). A multiple regression analysis indicated that school absenteeism in children with DM was associated with their parents' attitudes towards school attendance (P = 0.002), poorer metabolic control (P = 0.006), shorter disease duration (P = 0.006) and a lack of aggressive behaviour (P = 0.02). CONCLUSIONS: With current management strategies, near normal school attendance is a reasonable goal for all children with DM and should be strongly encouraged by parents, educators and health care professionals.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».