A six‐fold gradient in the incidence of type 1 diabetes at the eastern border of Finland
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 1 diabetes results from gene-environment interactions in subjects with genetic susceptibility to the disease. We assessed the contribution of environmental and genetic factors to type 1 diabetes by comparing the incidence in two neighboring populations living in conspicuously different socioeconomic circumstances. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We compared the incidence over a 10-year period (1990-99) in children younger than 15 years of age living in the Karelian Republic of Russia and in Finland. The frequency of susceptible and protective human leukocyte antigen (HLA)-DQ alleles was analyzed in 400 non-diabetic schoolchildren from Russian Karelia and 1000 Finnish subjects. RESULTS: The average annual age-adjusted incidence of type 1 diabetes was lower in Russian Karelia than in Finland: 7.4 per 100000 (95% confidence interval 3.5-11.3) versus 41.4 per 100000 (37.3-45.5), while there were no differences in the frequency of the HLA DQ genotypes predisposing to type 1 diabetes in the background populations. The incidence rate did not differ significantly between different ethnic groups in Russian Karelia (Finns/Karelians, Russians, others). CONCLUSIONS: There is a close to six-fold gradient in the incidence of type 1 diabetes between Russian Karelia and Finland, although the predisposing HLA DQ genotypes are equally frequent in the two populations. This suggests that environmental factors contribute to this steep difference in the incidence rate between these adjacent regions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».